《表1 判定基准：基于3D卷积残差网络的人体动作识别算法》

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《基于3D卷积残差网络的人体动作识别算法》

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在训练和测试方面，使用随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）方法，动量（momentum）设置为0.9，初始学习率为0.005，每迭代4次学习率除以10，迭代16次后停止训练。分别设置dropout ratio、权重衰减系数为0.5、0.005，实现平台为Tensor Flow1.9和Keras 2.2.0。本文模型架构与C3D对比如表1所示，其中⊕表示将多个特征图进行串联。