Keras 對每個時間步應用不同的 Dense 層

Question

我有(-1, 10)形狀的訓練數據，我想對每個時間步應用不同的 Dense 層。 目前，我試圖通過將輸入重塑為(-1, 20, 1)然后在頂部使用TimeDistributed(Dense(10))層來實現這一點。 但是，這似乎將相同的 Dense 層應用於每個時間步，因此時間步共享權重。 有沒有辦法做到這一點？

Answer 1

您可以應用通過復制輸入 20 次創建的矢量 200 寬的密集層，如下所示：

from tensorflow.python import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import *

model = Sequential()
model.add(RepeatVector(20, input_shape=(10,)))
model.add(Reshape((200,)))
model.add(Dense(1))
model.compile('sgd', 'mse')
model.summary()