model = Sequential() # initializing model model.add(LSTM(64,return_sequences=True,input_shape = (1, X_train.shape[2]))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(64,return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(64,return_sequences=True)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units=50)) # output layer with softmax activation model.add(Dense(units=5,activation='softmax'))实现对NSL-KDD数据集的网络入侵检测，第三个LSTM层输出的是什么结果到展平层

在该模型中，第三个LSTM层的输出是一个形状为(batch_size, timesteps, 64)的3D张量，其中batch_size是输入数据的批次大小，timesteps是输入数据的时间步数，64是LSTM层的输出维度。与第二个LSTM层的输出相同，这个3D张量被传递到Flatten层，然后被展平为一个(batch_size, timesteps * 64)的2D张量，以便进一步进行全连接操作。