基于注意力机制的cnn-lstm模型图

基于注意力机制的CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的深度学习模型。在这个模型中，CNN用于提取图像的特征，而LSTM则用于处理这些特征序列。注意力机制被引入到这个模型中，以帮助LSTM更好地关注图像中的重要部分。在训练过程中，模型会根据输入图像和对应的标签计算损失函数，并通过反向传播算法更新参数。最终，这个模型能够对图像进行分类或生成描述。总之，基于注意力机制的CNN-LSTM模型是一个强大的工具，可以用于解决各种计算机视觉任务。