使用了五种函数进行了对比，有数据算例

资 源 简 介

使用了五种函数进行了对比，有数据算例

详 情 说 明

在深度学习模型的比较研究中，我们针对BiLSTM、SAELSTM和LSTM这三种常见的序列模型，通过五种不同的函数进行了系统性对比实验。这些函数可能包括但不限于激活函数、损失函数或特定的数据处理函数，具体选择取决于实验设计的目标场景。

实验特别设计了灵活的数据输入方式，既支持单输入模式用于基础性能测试，也支持多输入模式以验证模型在复杂特征融合场景下的表现。通过标准化数据算例的对比，可以直观观察到各模型在函数变更时的性能波动规律，例如SAELSTM对特定函数的敏感度可能高于传统LSTM，而BiLSTM在双向特征提取方面展现出稳定的优势。

这种对比方法的价值在于：一方面揭示了不同函数组合对模型效果的影响边界，另一方面为实际应用中模型选型提供了可量化的参考依据。实验数据中可能包含准确率、收敛速度或资源消耗等关键指标的多维度对比。