cnn优化lstm算法后效果更差是正常现象么
时间: 2023-10-02 09:13:12 浏览: 91
基于卷积神经网络-长短期记忆网络CNN-LSTM回归预测,多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和M
在某些情况下,对 LSTM 进行优化后,使用 CNN 代替优化前的某些部分可能会导致模型表现变差是可以理解的。
LSTM 属于循环神经网络,可以很好地处理序列数据,而 CNN 属于卷积神经网络,可以很好地提取图像等数据中的空间特征。在一些序列数据中,比如文本数据,LSTM 通常会优于 CNN。因此,如果你在 LSTM 中进行了一些优化,但是使用 CNN 代替了 LSTM 中的某些部分,可能会导致模型表现变差。
但是这并不是绝对的,因为在某些情况下,CNN 可以很好地处理序列数据,比如在自然语言处理中使用的 TextCNN 模型。因此,具体到你的应用场景和数据集,可能需要针对性地进行优化和选择模型架构。
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