如何在 Keras 中为每个时间步应用不同的密集层

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何在 Keras 中为每个时间步应用不同的密集层

【英文标题】：How to apply a different dense layer for each timestep in Keras

【发布时间】：2019-11-14 23:31:01

【问题描述】：

我知道应用 TimeDistributed(Dense) 在所有时间步上应用相同的密集层，但我想知道如何为每个时间步应用不同的密集层。时间步数不可变。

P.S.：我看过following link，似乎找不到答案

【参考方案1】：

您可以使用 LocallyConnected 层。

LocallyConnected 层单词作为 Dense 层连接到每个kernel_size time_steps（在本例中为 1）。

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.models import Model

sequence_length = 10
n_features = 4

def make_model():
  inp = Input((sequence_length, n_features))
  h1 = LocallyConnected1D(8, 1, 1)(inp)
  out = Flatten()(h1)
  model = Model(inp, out)
  model.compile('adam', 'mse')
  return model

model = make_model()
model.summary()

总而言之，LocallyConnected 层使用的变量数量为 (output_dims * (input_dims + bias)) * time_steps 或 (8 * (4 + 1)) * 10 = 400。

换一种说法：上面的本地连接层表现为 10 个不同的 Dense 层，每个层都连接到其时间步长（因为我们选择 kernel_size 为 1）。这些由 50 个变量组成的块中的每一个都是一个形状为 (input_dims, output_dims) 的权重矩阵加上一个大小为 (output_dims) 的偏置向量。

另请注意，如果 input_shape 为 (sequence_len, n_features)，Dense(output_dims) 和 Conv1D(output_dims, 1, 1) 是等价的。

即这个模型：

def make_model():
  inp = Input((sequence_length, n_features))
  h1 = Conv1D(8, 1, 1)(inp)
  out = Flatten()(h1)
  model = Model(inp, out)

还有这个模型：

def make_model():
  inp = Input((sequence_length, n_features))
  h1 = Dense(8)(inp)
  out = Flatten()(h1)
  model = Model(inp, out)

都是一样的。

【讨论】：

感谢您的澄清！