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CNN和LSTM的输入形状

CNN和LSTM是深度学习中常用的神经网络模型，用于处理序列数据和图像数据。它们的输入形状有所不同。

CNN（卷积神经网络）的输入形状：
- 对于图像数据，CNN的输入形状通常是一个四维张量，即[batch_size, height, width, channels]。其中，batch_size表示每次训练时输入的样本数量，height和width表示图像的高度和宽度，channels表示图像的通道数，如RGB图像的通道数为3。
- 对于文本数据，CNN可以将文本表示为一个二维张量，即[batch_size, sequence_length]。其中，batch_size表示每次训练时输入的样本数量，sequence_length表示文本序列的长度。

LSTM（长短期记忆网络）的输入形状：
- 对于序列数据，如文本或时间序列，LSTM的输入形状通常是一个三维张量，即[batch_size, sequence_length, input_dim]。其中，batch_size表示每次训练时输入的样本数量，sequence_length表示序列的长度，input_dim表示每个时间步的输入维度。

CNN和LSTM在深度学习中有广泛的应用场景：

CNN主要用于图像识别、目标检测、图像分割等计算机视觉任务，可以提取图像中的特征并进行分类或回归。
LSTM主要用于自然语言处理（NLP）领域，如文本分类、情感分析、机器翻译等任务，可以建模序列数据中的长期依赖关系。

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相关搜索:1D CNN输入形状和训练数据形状 CNN之后的LSTM如何输入和什么尺寸(输入大小)？CoreML LSTM输入与Keras输入形状不匹配 Keras LSTM -时间序列预测的输入形状 Keras LSTM/GRU语言模型的输入形状 keras LSTM构造的输入形状，称为模型输入形状 Keras LSTM输入/输出形状 keras LSTM输入和输出形状是如何工作的？Keras LSTM输入形状错误 keras张量整形(lstm输入形状错误)

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