《表1 实验参数：基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法》

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《基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法》

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本实验使用python语言在GPU加速环境下进行实验，采用keras深度学习框架，电脑配置为Win10系统、16 GB内存、GTX1080 11G显存。由于Inceptionv3模型训练的数据类别与数量与本实验有很大差别，因此通过对Inceptionv3模型进行微调，屏蔽其最后5层，然后去训练Bi-LSTM-Attention模型中的网络参数。表1列举了本实验的参数设置。