matlab中cnn-bilstm的程序需要输入哪些参数

在 MATLAB 中实现 CNN-BiLSTM 模型时，需要输入以下参数：

1. 输入数据：需要输入训练和测试数据，数据应该是一个四维矩阵，即 [height width channels samples]，其中 height 和 width 是输入图像的高度和宽度，channels 是输入图像的通道数，samples 是输入的样本数。

2. 卷积神经网络（CNN）的参数：需要输入卷积层和池化层的参数，包括卷积核大小、步幅、填充方式等。

3. 循环神经网络（LSTM）的参数：需要输入 LSTM 层的参数，包括 LSTM 单元的数量、输入和输出的维度等。

4. 双向循环神经网络（BiLSTM）的参数：需要输入 BiLSTM 层的参数，包括 BiLSTM 单元的数量、输入和输出的维度等。

5. 损失函数和优化器：需要选择损失函数和优化器，常用的损失函数有交叉熵损失和均方误差损失，常用的优化器有随机梯度下降（SGD）、Adam 和 RMSprop 等。

6. 其他超参数：还需要输入其他超参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。