Keras中的LSTM（Long Short-Term Memory）层用于处理序列数据，特别是在自然语言处理和时间序列分析中。LSTM层通过记忆先前的信息并在需要时使用该信息来预测下一个数据点，因此非常适合处理具有长期依赖关系的数据。它能够捕获序列中的长期依赖性，避免梯度消失问题，并且具有较好的记忆能力。LSTM层在训练神经网络模型中起到重要作用，提高了模型对序列数据的建模能力。