CNN-LSTM与LSTM-CNN哪个好一些

CNN-LSTM和LSTM-CNN都是常用于序列数据处理的深度学习模型，它们在不同的应用场景下有各自的优势。

CNN-LSTM模型首先通过卷积神经网络（CNN）提取输入序列的局部特征，然后将这些特征序列输入到长短期记忆网络（LSTM）中进行序列建模。这种结构可以有效地捕捉输入序列中的空间和时间特征，并且在图像分类、视频分析等任务中表现出色。

LSTM-CNN模型则是先将输入序列通过LSTM进行序列建模，然后再使用卷积神经网络对LSTM输出的特征进行空间特征提取。这种结构适用于文本分类、情感分析等任务，能够更好地捕捉序列中的上下文信息。

所以，选择CNN-LSTM还是LSTM-CNN要根据具体的任务需求来决定。如果任务中空间和时间特征都很重要，可以选择CNN-LSTM；如果任务中上下文信息更为关键，可以选择LSTM-CNN。