时间分布层与ConvLSTM-2D

Question

有人能为我解释时间分布层（来自Keras Wrapper）和ConvLSTM-2D（Convolutional LSTM）之间的用途，用途等区别吗？

Answer 1

两者都适用于数据序列。

Time Distributed是一个非常简单的图层包装器，它仅在每个时间点上应用一个图层（通常是密集的图层）。当您需要更改输出张量的形状（尤其是要素的尺寸）而不是样本大小和时间步长时，就需要使用它。

ConvLSTM2D，要复杂得多。您需要首先了解cnn和rnn层，其中LSTM是最受欢迎的rnn之一。 LSTM本身应用在张量序列上，该序列用于NLP，时间序列，并且对于每个时间步长，输入均为1维。 cnn是conv部分，通常用于从图像中学习，它是2维的，但是没有序列（时间步长）。结合在一起，convLSTM用于学习序列中的图像，例如视频。