LSTM预测模型的缺点

LSTM预测模型的缺点主要包括以下几点：
1. 在处理长序列时，LSTM的性能可能会出现问题，在长期依赖关系上可能会出现问题。
2. LSTM很容易出现过度拟合问题，因为它通常需要大量参数。为了避免过度拟合，需要增加正则化和dropout层。
3. LSTM可能不适合处理具有多模态分布的数据，因为它假定是单模态分布的。当数据分布在多个区域时，LSTM可能无法捕捉到所有的细节。