为什么我的 Keras LSTM 中不需要 TimeDistributed？

Question

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应该不会Option 2导致编译错误，因为它需要二维输入？

Answer 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，这意味着该Dense层将应用于每个时间步，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，尽管不在Dense一个中。

对于类似的情况，这里也提供了更彻底的解释。