TimeDistributed Convolution2D Keras的正确输入

TimeDistributed Convolution2D是Keras深度学习框架中的一个层，用于处理时间序列数据的卷积操作。它的正确输入应该是一个四维张量，形状为(batch_size, timesteps, rows, cols, channels)。

• batch_size：表示每个批次中的样本数量。
• timesteps：表示时间步数，即时间序列的长度。
• rows：表示输入数据的行数。
• cols：表示输入数据的列数。
• channels：表示输入数据的通道数。

TimeDistributed Convolution2D的作用是对每个时间步的输入进行卷积操作，并返回相同形状的输出。它可以用于处理视频、音频等时间序列数据，提取特征并进行分类、回归等任务。

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