cnn-lstm模型定义

CNN-LSTM模型是结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的深度学习模型，常用于序列数据的分类和预测任务。

该模型的定义包括以下几个步骤：

1. 输入层：将序列数据输入到模型中。

2. 卷积层：使用卷积操作对数据进行特征提取，得到特征图。

3. 池化层：对特征图进行下采样，减少特征图的维度，提高计算效率。

4. LSTM层：使用LSTM对序列数据进行建模，提取序列中的长期依赖关系。

5. 全连接层：将LSTM层的输出连接到一个或多个全连接层上，进行分类或预测。

6. 输出层：输出模型的预测结果。

以上步骤可以根据具体任务的需求进行调整和优化。