为什么我的 Keras LSTM 不需要 TimeDistributed？答案

【问题标题】：Why is TimeDistributed not needed in my Keras LSTM?为什么我的 Keras LSTM 不需要 TimeDistributed？
【发布时间】：2019-08-27 04:44:51
【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

Option 2 不应该导致编译错误，因为它需要二维输入吗？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras lstm

【解决方案1】：

在您的情况下，您定义的 2 个模型是相同的。

这是因为您使用了return_sequences=True 参数，这意味着Dense 层像TimeDistributedDense 一样应用于每个时间步，但是如果您切换到False，那么这两个模型并不相同并且在 TimeDistributedDense 版本的情况下会引发错误，但不会在 Dense 版本中引发错误。

here 也对类似情况提供了更彻底的解释。

【讨论】：