作为this question和相关答案的后续措施，对于Keras LSTM，如何分辨将n维数据重塑为3维数据的时间是合理的？
例如，我有一个要输入的形状为(10000, 3, 400)的时间序列。我也有一个我要输入的形状为(10000, 3, 10, 400)的静态输入。每个这些长度为10的向量中的一个是一热编码，表示400个元素的已知特征。
如果我将静态输入更改为(10000, 3, 4000)的形状，那么据我所知，我将失去“一键通”的想法。
将我的静态输入的输入大小更改为：
(10000, 3, 4000)，以便能够将其输入到Keras LSTM中，后者期望输入形状为[num_examples, num_timesteps, num_features]？
如果没有，为什么不呢？