图像分类CNN+LSTM的原理

图像分类CNN LSTM是一种结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的模型，用于解决图像分类问题。

首先，CNN被用来从图像中提取特征。CNN由多个卷积层和池化层组成。卷积层通过使用卷积核来对图像进行卷积操作，提取出图像的局部特征。池化层则用于降低特征图的维度，保留主要的特征信息。通过多次堆叠卷积层和池化层，CNN可以逐渐提取出深层次的图像特征。

然后，LSTM被用来对提取的特征序列进行建模。在CNN中，每个特征图可以看作是一个时间步上的输入。LSTM通过具有门控机制的记忆单元来处理序列数据。它能够有效地捕捉到时序信息，并且可以解决长期依赖问题。通过使用LSTM，模型可以综合考虑不同时间步上的特征，并且具有一定的记忆能力。

最后，将LSTM输出的特征向量传入全连接层进行分类。全连接层将特征向量映射到各个类别上，并利用softmax函数进行分类概率的计算。

综上所述，图像分类CNN LSTM模型利用CNN提取图像特征，LSTM对特征序列进行建模，并通过全连接层进行分类。这种模型能够充分利用卷积和长短期记忆的优点，有效地提高图像分类任务的性能。