python - TimeDistributed 与 TimeDistributedDense Keras

Question

我已经完成了 official documentation但仍然无法理解 TimeDistributed 作为 Keras 模型中的层实际上做了什么？

我无法理解 TimeDistributed 和 TimeDistributedDense 之间的区别？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层包装器的作用？

Answer 1

所以 - 基本上，TimeDistributedDense 是在 Keras 的早期版本中首先引入的，目的是逐步将 Dense 层应用于序列。 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。所以如果例如由于 TimeDistributed 包装器，您的层接受形状为 (d1, .., dn) 的输入 您的层可以接受形状为 (sequence_len , d1, ..., dn) 通过应用提供给 X[0,:,:,..,:], X[1,:,. ..,:], ..., X[len_of_sequence,:,...,:]。

这种用法的一个例子可能是使用例如通过应用 TimeDistributed(conv_layer) 将预训练的卷积层应用于短视频剪辑，其中 conv_layer 应用于剪辑的每一帧。它产生输出序列，然后可能被下一个循环或 TimeDistributed 层使用。

很高兴知道 TimeDistributedDense 的用法已贬值，最好使用 TimeDistributed(Dense)。