input_layer = Input(shape=(len(input_columns), 1)) # CNN cnn = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(input_layer) cnn = GlobalMaxPooling1D()(cnn) # Bi-CLSTM lstm_cell = BiCLSTMCell(64) lstm = tf.keras.layers.RNN(lstm_cell, return_sequences=True)(input_layer) lstm = Bidirectional(tf.keras.layers.RNN(lstm_cell, return_sequences=True))(lstm) lstm = tf.keras.layers.Attention()([lstm, lstm]) lstm = GlobalMaxPooling1D()(lstm)为什么最后一层还需要添加一层池化层

在这个模型中，使用了卷积层和双向LSTM层来提取特征信息，接着使用了自注意力机制来进一步提高表示的准确性。然而，这些层的输出是序列数据，即每个时间步都有一个输出。因此，为了将这些序列数据转换为定长的向量表示，需要使用全局池化层，如GlobalMaxPooling1D()。这样可以将每个时间步的输出取最大值，并将其压缩为一个定长向量，以便于后续的分类或回归任务。因此，最后一层仍然需要添加一层全局池化层。