步长应为1、1或3，但在构建CNN-LSTM模型时出现2错误
在构建CNN-LSTM模型时，步长（stride）是指卷积核在对输入数据进行滑动操作时的步幅大小。在常见的深度学习模型中，步长通常为1或3，用于控制输出特征图的尺寸。
CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的模型，主要用于处理序列数据。CNN用于提取输入序列的空间特征，而LSTM则用于对序列数据进行时间建模，从而实现对序列的复杂关系的学习和预测。
在构建CNN-LSTM模型时，出现步长为2的错误可能会导致模型对输入序列进行过于密集的采样，从而可能导致过拟合或者丢失一些关键的序列信息。因此，建议将步长设置为1或3，以保证模型对序列数据的有效建模和特征提取。
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