1. 什么是 TCN
TCN全称Temporal Convolutional Network，时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，可以用来处理时间序列。
2. TCN 的优点
TCN = 1D FCN + 空洞因果卷积，这个结构简洁清晰
与 RNN 不同的是，由于 TCN 的结构，其可以并行执行卷积，所以 TCN 可以使用并行。而且，还可以通过层数、扩张因子和过滤器大小等参数来调整整个感受野，这样的操作方式能够更为方便的调整控制模型占用内存大小。
与TCN 的梯度不在时间方向上，而在网络深度方向上，当输入长度较长时。TCN 中的梯度更加稳定。
内存占用相对于 LSTM 低，因为每一层只有一个过滤器。
3. TCN 的缺点
但是TCN也有两个明显的缺点：
在评估期间，TCN 接收原始序列直至所需的长度，而 LSTM 可以丢弃固定长度的块，故 TCN 可能需要的数据存储比 LSTM 更多。
领域的迁移可能不适用于 TCN。
