cnnLSTM网络为什么效果不如LSTM

CNN-LSTM网络是一种结合了卷积神经网络和长短时记忆网络的混合神经网络，它通常用于处理序列数据。相比于LSTM网络，CNN-LSTM可以在输入序列中提取更多的局部特征，并且可以通过卷积神经网络的结构来减少参数量，提高模型的训练速度和效率。但是，CNN-LSTM网络的效果不如LSTM的原因可能有以下几点：

1. CNN-LSTM网络在输入序列上进行卷积操作，可能会导致信息的损失和丢失，这会影响模型的性能表现。
2. CNN-LSTM网络的训练过程比较复杂，需要更多的数据和更长的训练时间来达到较好的效果。
3. CNN-LSTM网络需要针对具体的任务和数据进行调参，如果调参不当可能会影响模型的性能表现。