Длина последовательности влияет на производительность LSTM-сетей, так как правильно выбранный размер последовательности (количество «исторических» данных) влияет на точность прогноза. 3

В общем случае, чем более сложные паттерны в временном ряду, тем больше должен быть размер последовательности. 3 Однако слишком большой размер последовательности может увеличить время обучения и усложнить архитектуру сети. 3

LSTM-сети спроектированы так, чтобы эффективно работать с долгосрочными зависимостями. 2 Они могут обрабатывать как короткие, так и очень длинные последовательности, что делает их универсальными в использовании. 2