好的，假设您有一个带有集合的LSTM()图层。return_sequences = True这意味着其中的每个 LSTM 单元都在输出其值。因此，该层的输出是一系列输出，而不仅仅是最后一个。这意味着输出是经过处理的时间序列，其中包含顺序信息。

您希望Dense()图层获取此信息并使用它来进一步处理信号。特别是，您需要一些密集架构来逐个处理这些顺序输出中的每一个。通过使用TimeDistributed()包装器，就像您Dense()在此顺序输出上迭代相同的架构一样。

我通常TimeDistributed(Dense())在 seq2seq 解码器的底部使用，以产生最终的输出序列。

我认为您的意思是 TimeDistributedDense？无论如何，这应该以一种或另一种方式澄清你的理解。

TimeDistributedDense 将相同的 Dense（全连接）操作应用于 3D 张量的每个时间步长。

使用 TimeDistributedDense 最常见的场景是使用循环 NN 来标记任务。例如 POS 标记或槽填充任务。

在这种任务中：对于每个样本，输入是一个序列 ( )，输出是一个序列 ( )长度。可以被视为的标签。推$a_1,a_2,a_3,a_4...a_N$$b_1,b_2,b_3,b_4...b_N$$b_i$$a_i$$a_1$ 进入循环神经网络以获得输出$b_1$. 比推$a_2$和隐藏的输出$a_1$要得到$b_2$...

如果您想通过 Keras 对此进行建模，您只需要在 RNN 或 LSTM 层（return_sequence=True）之后使用 TimeDistributedDense 即可在所有时间步输出上计算成本函数。如果不使用 TimeDistributedDense 并设置 RNN 的 return_sequence=False，则成本是在最后一个时间步输出上计算的，你只能得到最后一个 bN。

此外，这里是更多信息的链接-> https://github.com/keras-team/keras/issues/1029