并联cnn-lstm网络相对于串联在eeg分类中有什么缺点

并联CNN-LSTM网络相对于串联在EEG分类中可能存在以下缺点：

1. 计算成本较高：并联网络需要同时处理CNN和LSTM的输出，这会增加计算成本，导致训练和推理的时间变慢。

2. 参数调整较为复杂：由于并联网络中的CNN和LSTM网络是独立训练的，因此需要对两个网络进行参数调整，这可能需要更多的时间和精力。

3. 数据流处理不够自然：由于并联网络中CNN和LSTM的输出是独立的，因此在数据流处理方面可能不如串联网络的自然。

4. 难以解释：由于并联网络中的CNN和LSTM网络是独立的，因此很难解释网络内部的运行机制，这可能会影响模型的可解释性。

总之，并联CNN-LSTM网络与串联网络相比，具有一些固有的缺点，需要在实际使用中仔细权衡。