CNN-LSTM流程

CNN-LSTM是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的深度学习模型，主要用于处理序列数据。其流程如下：

1. CNN模块：首先，输入的序列数据会经过CNN模块进行特征提取。CNN模块通常由卷积层、池化层和激活函数组成，其中卷积层用于提取数据的局部特征，池化层用于降低数据的维度，激活函数用于引入非线性因素。

2. Reshape：由于CNN模块得到的数据无法直接输入到LSTM中，因此需要进行reshape操作，将数据转换为LSTM的输入数据类型。

3. LSTM模块：经过reshape后的数据会输入到LSTM模块中进行处理。LSTM模块主要用于处理序列数据的长期依赖关系，具有一定的记忆能力，可以有效地捕捉序列数据中的时间信息。

4. Dropout层：为了防止过拟合，通常在LSTM模块后添加一个Dropout层，随机丢弃一定比例的神经元。

5. 全连接层：最后，经过LSTM和Dropout处理后的数据会输入到全连接层中进行分类或回归等任务。

综上所述，CNN-LSTM模型通过CNN提取序列数据的局部特征，再通过LSTM处理序列数据的长期依赖关系，最终得到具有较强表征能力的特征向量，可以用于各种序列数据的处理任务。