行为识别网络训练阶段的流程图

行为识别网络训练阶段的流程图主要包括以下步骤：首先，收集和预处理数据，这包括选择适当的数据集，对数据进行清洗和标准化。然后，将数据集划分为训练集、验证集和测试集。接着，定义和构建模型，这包括选择合适的网络结构，设置各种参数等。在模型训练阶段，使用训练集数据来训练模型，通过反向传播和优化算法来不断调整模型的参数，使模型能够更好地拟合数据。在每个训练周期结束时，使用验证集数据来评估模型的性能，根据评估结果来调整模型或参数。最后，当模型在验证集上的性能达到满意的程度时，使用测试集数据来进行最后的测试，如果模型在测试集上的性能也满足要求，那么就可以认为模型训练完成。