무엇을 출력해야한 모양의 keras 모델 층

나는 비트에 대한 혼란의 출력의 모양 keras 층이다. 내가 만든 샘플 keras 모델과도 표시됩 해당 요약입니다.

numberOfLSTMcells=1
n_timesteps_in=129
n_features=61
inp =Input(shape=(n_timesteps_in, n_features))
lstm= LSTM(numberOfLSTMcells,return_sequences=True, return_state=False) (inp)
fc=Dense(64,activation='relu',name='hidden_layer')(lstm)
out=Dense(1,activation='sigmoid',name='last_layer')(fc)
model = Model(inputs=inp, outputs=out)

요약의 모델

Model: "model_1"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_3 (InputLayer)         [(None, 129, 61)]         0         
_________________________________________________________________
lstm_2 (LSTM)                (None, 129, 1)            252       
_________________________________________________________________
hidden_layer (Dense)         (None, 129, 64)           128       
_________________________________________________________________
last_layer (Dense)           (None, 129, 1)            65        
=================================================================
Total params: 445
Trainable params: 445
Non-trainable params: 0

내가 무엇을 생각하는 모양의 마지막층야 (None,64,1). 세 hidden_layers64 개의 신경 세포가 입력으로 last_layer