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python - 为什么我的 Keras LSTM 不需要 TimeDistributed？

问题描述

我知道这个话题有很多问题，但我不明白为什么在我的情况下这两种选择都是可能的。我在 LSTM 中的输入形状是 (10,24,2)，我的 hidden_​​size 是 8。

model = Sequential()    
model.add(LSTM(hidden_size, return_sequences=True, stateful = True, 
               batch_input_shape=((10, 24, 2))))
model.add(Dropout(0.1))

为什么可以在下面添加这一行：

model.add(TimeDistributed(Dense(2))) # Option 1

或者这个：

model.add(Dense(2)) # Option 2

不应该Option 2导致编译错误，因为它需要二维输入？

标签： pythontensorflowkeraslstm

解决方案

在您的情况下，您定义的 2 个模型是相同的。

这是由于您使用参数这一事实造成的，return_sequences=True这意味着该Dense层应用于每个时间步，就像TimeDistributedDense但如果您切换到False那么 2 个模型不相同，并且在TimeDistributedDense版本的情况下会引发错误，但不是在Dense一个版本中。

这里也对类似情况提供了更彻底的解释。

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