无法理解 Keras ConvLSTM2D - 已编辑

Question

我正在查看示例：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/conv_lstm.py

这个RNN实际上是在预测电影的下一帧，所以输出也应该是电影（根据输入的测试数据）。我想知道是否由于带有填充的转换层而丢失了信息。 比如底层的Tensorflow是padding bottom right，如果有大的padding：（n代表数字）

n n n n 0 0 0
n n n n 0 0 0
n n n n 0 0 0
n n n n 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0

当我们进行第二次转换时，右下角将始终为 0，这意味着反向传播将永远无法捕获那里的任何内容。如本例电影（一个方块在整个屏幕上移动），当验证标签位于右下角时是否会丢失信息？

Answer 1

问了一个Ph.D，答案是肯定的。做人工智能研究。