标签： machine-learning neural-network classification image-recognition
我正在研究在线人类动作识别；它表示连续的动作识别，而不是分段（图像或视频）。我有几个动作要认识。我的问题是如何忽略发生在要识别的实际动作之间的无用动作。
例如，我们要识别10个动作，当操作员完成一个动作时，机器人将自动更改其位置以适应下一个操作。在两个实际动作之间（例如，拧紧并组装），操作员必须刮擦头发或其他东西。
训练神经网络时如何忽略这些动作？