Keras对每个时间步应用不同的密集层

Question

我拥有(-1, 10)形状的训练数据，并且我想在每个时间步上应用不同的Dense层。目前，我尝试通过将输入重塑为(-1, 20, 1)并在顶部使用TimeDistributed(Dense(10))层来实现这一点。但是，这似乎将相同的“密集”层应用于每个时间步，因此时间步共享权重。有什么办法吗？

Answer 1

您可以应用200宽的密集层，该层是通过复制输入20次而创建的，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()