timedistributed層在keras中的作用是什麼？
我試圖了解timedistributed包裝器在keras中的作用。
我得到timedistributed「將乙個圖層應用於輸入的每個時間片。」
但我做了一些實驗並得到了我無法理解的結果。
簡而言之，與lstm層相關，timedistributed和dense層具有相同的結果。
model = sequential()
model.add(lstm(5, input_shape = (10, 20), return_sequences = true))
model.add(timedistributed(dense(1)))
print(model.output_shape)
model = sequential()
model.add(lstm(5, input_shape = (10, 20), return_sequences = true))
model.add((dense(1)))
print(model.output_shape)
對於這兩種型號，我的輸出形狀為（無，10,1）。
任何人都可以解釋rnn層之後timedistributed和dense層之間的區別嗎？
目前ssem沒有區別，這裡討論它。我認為最初的意圖是區分dense平坦化輸入然後重新整形的層，因此連線不同的時間步長並具有更多引數，並timedistributed保持時間步長分離（因此具有較少的引數）。在你的情況下dense應該有500個引數，timedistributed只有50 - gionni 11月15日'17在13:00
@gionni不，它有相同數量的引數（均為6）。那麼atm幾乎沒有什麼區別？ - buomsoo kim 於17年11月16日凌晨2 點09分
是的，如果存在差異，這些是他們將擁有的引數數量。目前沒有 - gionni 於17年11月16日12:17
在keras建立順序模型時 - 通常是第二維（乙個在樣本維度之後） - 與time維度相關。這意味著，如果例如，你的資料是5-dim與(sample, time, width, length, channel)您可以應用使用卷積層timedistributed（其適用於4-dim與(sample, width, length, channel)以獲得沿時間維度）（應用相同的層到每個時間片）5-d輸出。
這樣的情況dense是，keras從版本2.0開始dense預設僅應用於最後乙個維度（例如，如果您應用於dense(10)具有形狀的輸入，(n, m, o, p)您將獲得具有形狀的輸出(n, m, o, 10)），因此在您的情況下dense並且timedistributed(dense)是等效的。
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一點小問題
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一點一點進步
requestparam,是獲取前端傳遞給後端的引數，可以使get方式，也可以是post方式。若前端傳遞的引數和後端接收的引數名稱不一致，則必須要標註。pathvariable,是獲取get方式，url後面引數，進行引數繫結。1.裝箱就是講基本資料型別轉換為包裝類，拆箱就是自動將包裝類轉換為基本資料...