我已经查阅了官方文档，但仍然不明白TimeDistributed作为Keras模型中的一层到底有什么作用？
我无法理解TimeDistributed和TimeDistributedDense之间的区别？什么时候会使用TimeDistributedDense？它只是为了减少训练数据集吗？它还有其他好处吗？
谁能用一个具体的例子解释这两种类型的层包装器的作用？
回答：
所以，基本上有TimeDistributedDense是在早期版本的Keras中引入的，用于对序列逐步应用Dense层。TimeDistributed是一个Keras包装器，它使得可以将任何静态（非序列）的层以序列的方式应用。因此，例如，如果你的层接受形状为(d1, .., dn)的输入， благод到TimeDistributed包装器，你的层可以接受形状为(sequence_len, d1, ..., dn)的输入，通过将提供的层应用到X[0,:,:,..,:], X[1,:,...,:], ..., X[len_of_sequence,:,...,:]。
这种用法的例子可能是将预训练的卷积层应用到短视频片段上，通过TimeDistributed(conv_layer)，其中conv_layer应用于片段的每一帧。它会产生一系列输出，这些输出可以被下一个循环层或TimeDistributed层消耗。
需要注意的是，TimeDistributedDense的使用已被弃用，建议使用TimeDistributed(Dense)。
