我已经阅读了官方文档，但仍然无法理解TimeDistributedKeras 模型中作为层的实际作用？
我无法理解 和 之间的TimeDistributed区别TimeDistributedDense？什么时候会有人使用TimeDistributedDense？只是为了减少训练数据集吗？它还有其他好处吗？
谁能用一个精确的例子来解释这两种类型的层包装器的作用？
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所以 - 基本上TimeDistributedDense是在早期版本的 Keras 中首先引入的，以便将Dense层逐步应用于序列。TimeDistributed是一个 Keras 包装器，它可以获取任何静态（非顺序）层并以顺序方式应用它。因此，例如，如果您的图层(d1, .., dn)通过TimeDistributed包装器接受某种形状的输入作为输入，则您的图层可以(sequence_len, d1, ..., dn)通过将提供的图层应用到X[0,:,:,..,:], X[1,:,...,:], ...,来接受形状为 的输入X[len_of_sequence,:,...,:]。
TimeDistributed(conv_layer)这种用法的一个例子可能是通过将whereconv_layer应用到剪辑的每个帧来对短视频剪辑使用例如预训练的卷积层。它产生输出序列，然后可能被下一个循环或TimeDistributed层消耗。
很高兴知道 的使用TimeDistributedDense已贬值，最好使用TimeDistributed(Dense).
于 2017-02-22T18:21:05.593 回答
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TimeDistributedDense与可以与不同类型的图层一起使用TimeDistributed的唯一区别相同，而不仅仅是密集图层。TimeDistributed
Keras 文档说TimeDistributed：
“请注意，这严格等同于 using layers.core.TimeDistributedDense。但不同 TimeDistributed的是它可以用于任意层，而不仅仅是 Dense，例如Convolution2D层”
于 2017-03-03T14:00:37.017 回答