CNNs和RNNs特征提取方法：

CNN 倾向于提取空间特征。假设我们总共有 10 个卷积层堆叠在一起。第一层的内核将从输入中提取特征。然后将此特征图用作下一个卷积层的输入，然后再从其输入特征图生成特征图。

同样，从输入图像中逐级提取特征。如果输入是 32 * 32 像素的小图像，那么我们肯定需要更少的卷积层。256 * 256 的较大图像将具有相对较高的特征复杂度。

RNN 是时间特征提取器，因为它们保存了过去层激活的记忆。它们像 NN 一样提取特征，但 RNN 会跨时间步记住提取的特征。RNN 还可以记住通过卷积层提取的特征。由于它们拥有某种记忆，因此它们坚持时间/时间特征。

在心电图分类的情况下：

根据您阅读的论文，似乎，

在 RNN 的帮助下，可以使用时间特征轻松对 ECG 数据进行分类。时间特征有助于模型正确分类心电图。因此，RNN 的使用不那么复杂。

CNN 更复杂，因为，

CNN 使用的特征提取方法导致这些特征不足以唯一识别 ECG。因此，需要更多的卷积层来提取这些次要特征，以便更好地进行分类。

最后，

强特征为模型提供了较低的复杂性，而较弱的特征需要使用复杂的层来提取。

这是因为如果 RNN/LSTM 更深（由于梯度消失问题）更难训练，还是因为 RNN/LSTM 倾向于快速过拟合序列数据？

这可以作为一个思考的角度。LSTM/RNN 容易过度拟合，其中原因之一可能是 @Ismael EL ATIFI 在评论中提到的梯度消失问题。

我感谢@Ismael EL ATIFI 的更正。

关于层数

原因可以通过查看 CNN 和 LSTM 的架构以及它们如何对时间序列数据进行操作来理解。但我应该说，层数很大程度上取决于您要解决的问题。您或许可以使用少量 LSTM 层来解决 ECG 分类问题，但要从视频中识别活动，您将需要更多层。

抛开这一点不谈，以下是 CNN 和 LSTM 处理时间序列信号的方式。一个非常简单的信号，在三个正周期后，您会得到一个负周期。

为了让 CNN 看到这个简单的模式，在这个例子中它需要 4 层。当 CNN 处理时间序列输入时，卷积输出不知道先前的输出（即它们没有连接）。然而，LSTM 只需使用单层就可以做到这一点，因为它们可以记住多达 100 个时间步长的时间模式。因为一个输出基于当前输入以及模型看到的先前输入。

我并不是说这是唯一的原因，但这可能是 CNN 需要更多层而 LSTM 不需要时间序列数据的主要原因之一。

关于消失梯度和过拟合

与跨层相比，消失梯度很可能成为单层内的问题。也就是说，当处理许多连续步骤时，关于前几个步骤的知识可能会消失。而且我认为，如果您正确地对时序模型进行正则化，它们可能不会过度拟合时间序列数据。因此，这种选择可能更多地受模型架构/功能的影响，而不是消失梯度或过度拟合。

我看到了两个可能的原因，为什么 RNN 需要比 CNN 更少的层来达到相同的性能：

1. RNN 层通常是全连接层，其参数比卷积层多。

2. RNN 有一些组件允许通过乘法组合输入，而 CNN 只能通过加权加法组合输入。因此，RNN 的乘法能力赋予了他更多计算特征的“能力”。CNN 需要许多层来“模仿”这种乘法能力。