视频中的动作识别涉及分析空间和时间信息。首先从视频中提取帧并对其进行预处理，例如调整大小和归一化。
使用具有长短期记忆 (LSTM) 单元的3D卷积神经网络 (3d-cnn) 或递归神经网络 (rnn) 等模型来捕获时间动态。或者，像I3D或慢速网络这样的预训练架构对于此任务是有效的。
在标记的视频数据集 (如UCF101或Kinetics) 上训练模型，并评估其性能。训练后，该模型可以对实时或批处理视频中的动作进行分类，以执行监视或体育分析等任务。
深度神经网络如何应用于医疗保健？
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丢弃法是如何防止神经网络过拟合的？
“Dropout是一种用于神经网络的正则化技术，旨在防止过拟合。过拟合是指模型过于准确地学习训练数据，从而在未见过的数据上表现不佳。Dropout的基本理念是，在训练过程中随机停用一部分神经元，这样可以防止网络过于依赖某个特定的神经元或神经
深度学习中的持续学习是什么？
“持续学习，也称为终身学习，在深度学习中指的是模型在随时间变化的数据流中学习的能力，而不忘记之前学到的知识。这个概念在实际应用中尤为重要，因为数据不断变化或新任务不断出现。传统的机器学习模型通常是在固定的数据集上进行训练，当引入新信息时，它
无服务器服务的定价模型是什么？
“无服务器服务的定价模型通常遵循按需付费的方式，这意味着您根据实际使用的资源付费，而不是预先购买的容量。该模型通常考虑几个因素，包括请求数量、函数执行时长和为这些函数分配的内存量。例如，在 AWS Lambda 等服务中，您按每个请求和代码