CNN-LSTM相对于LSTM改进了哪些方面

相对于LSTM，CNN-LSTM在以下方面进行了改进：

1. 更好的特征提取能力：CNN可以提取序列数据中的局部特征，LSTM可以捕捉长期依赖关系，结合起来可以更全面地提取序列数据中的特征。

2. 更快的训练速度：CNN-LSTM相比LSTM，具有更快的收敛速度，这是因为CNN提取的特征可以减少LSTM需要处理的数据量。

3. 更好的泛化能力：通过CNN的特征提取，LSTM可以获得更多的信息并避免过拟合，从而提高模型的泛化能力。

综上所述，CNN-LSTM结合了CNN和LSTM的优点，具有更好的特征提取能力、更快的训练速度和更好的泛化能力，适用于序列数据的处理任务。