Keras TimeDistributed - 權重是否共享？

Question

從keras docs：然後可以使用TimeDistributed爲Dense層應用到每個10個時間步長，獨立：

# as the first layer in a model 
model = Sequential() 
model.add(TimeDistributed(Dense(8), input_shape=(10, 16))) 
# now model.output_shape == (None, 10, 8) 

# subsequent layers: no need for input_shape 
model.add(TimeDistributed(Dense(32))) 
# now model.output_shape == (None, 10, 32) 

我找不到它的任何地方，都Dense層的權重跨時間軸共享？

Answer 1

是，它們是共享 - 完全相同Dense被施加到每個timestep。而且 - 在Keras 2.0中，TimeDistributed的行爲現在默認爲Dense圖層應用於具有多於2D的輸入（包括batch_dimension）。