Keras 从时间分布层分离激活

我实现了一个具有几个连续时间分布层的模型。我的最后一层定义如下：

y_pred = TimeDistributed(Dense(output_dim, name="y_pred", kernel_initializer=init, bias_initializer=init, activation="softmax"), name="out")(x)

我想删除后者的激活“softmax”以访问其登录，即：

logit = TimeDistributed(Dense(output_dim, name="fc6", kernel_initializer=init, bias_initializer=init), name="logit")(x)

如果我想找回最初的y_pred，我写道：

(1) y_pred = TimeDistributed(Activation('softmax'), name="pred")(logit)

我很困惑，因为下面这句话似乎也适用：

(2) y_pred = Activation('softmax', name="pred")(logit)

哪一个是正确的？（1） 或（2）？

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关于

它实际上遵循与默认情况下激活（'softmax'）相同的语义将激活应用于最后一个

轴=-1

。这是最重要的。因此，即使使用

TimeDistributed

，也会将其应用于最后一个维度，但不使用分布的后者会更快，因为它涉及的操作更少