具体问题是外汇时序预测，请问有必要加大或改变这个循环值输出

循环值输出是指模型中循环神经网络 (RNN) 的输出。对于外汇时序预测这样的序列预测任务，循环值输出通常是非常重要的，因为它反映了模型对于历史数据的理解和预测结果的计算。因此，你可以通过增大循环值输出的维度或者改变其计算方式来尝试提高模型的性能表现。

具体来说，你可以考虑增加 RNN 的隐藏层单元数目、增加循环层数、使用更复杂的 RNN 模型（如 LSTM、GRU 等），或者使用注意力机制来加强模型在不同时间步之间的关联性。另外，你还可以尝试使用其他的模型架构，如 CNN、Transformer 等，以及优化模型的损失函数、训练策略等方面，来提高模型的性能表现。

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外汇时序预测，Y1是LABEL输出，Y2是特征输出

根据您提供的信息，Y1是LABEL输出，Y2是特征输出，那么您的模型修改代码中的双输出模型设计应该是合理的。其中Y1的输出是通过LSTM层的结果接上一个Dense层得到的，Y2的输出是通过一些Lambda层的变换和计算得到的。这样设计的模型应该可以同时预测时序的走势和特征值，从而更全面地反映外汇市场的情况。但是具体的模型效果还需要您进行训练和评估才能得出结论。

外汇时序预测单步单维输出与单步多维输出，哪个好？

外汇时序预测单步单维输出和单步多维输出各有优缺点，要根据具体情况来选择。

单步单维输出指的是对于每一个时刻，模型只输出一个值，比如汇率的预测值。这种方式的优点是简单、易于理解和实现，可以方便地进行后续的计算和分析。但是，由于每个时刻只有一个输出，可能无法充分利用当前和历史的信息，对于复杂的时序预测问题可能表现不佳。

单步多维输出指的是对于每一个时刻，模型输出多个值，比如未来几个时刻的汇率预测值。这种方式的优点是可以更充分地利用当前和历史的信息，对于复杂的时序预测问题可能表现更好。但是，由于输出的维度增加，模型的训练和预测也会变得更加复杂和耗时。

因此，在选择单步单维输出和单步多维输出时，需要考虑具体的问题和应用场景，综合考虑精度、效率和可解释性等因素。