単一のDenseレイヤーの周りにTimeDistributedラッパーを追加することに違いはありますか？どちらも同じ数のパラメーター（2,208）と同じ出力形状（なし、6、32）を持っています。目的は、6タイムステップのデータシーケンスを用意し、各タイムステップに高密度レイヤーを通過させたい64個の特徴があることです。
# With TimeDistributed
m = keras.models.Sequential()
m.add(keras.layers.TimeDistributed(keras.layers.Dense(32, activation='relu'), input_shape=(6, 64)))
# No TimeDistributed
m = keras.models.Sequential()
m.add(keras.layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(6, 64)))
いいえ、2つの例に違いはありません。
デフォルトlen(input_shape) = 2では、Denseレイヤー（バッチディメンションを除く）の場合、レイヤーを使用する場合と同じように動作しTimeDistributedます。
ただし、Flatten入力をフラット化（レイヤー化）してからDenseレイヤーにフィードすると、話は異なります。
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