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其中，a，b，c，d是現有的做法，作者提出了e，唉，這種框架 ，感覺有點和前面沒啥區別。然後，神奇的事情出現了：這個資料集上訓練的模型，通過遷移學習到UCF101和HMDB51上，準確率驚人。
具體的網路：
做了如下幾個事情：
第一：卷積核和pooling的核由二維擴充套件到三維。
第二：大的資料視訊資料集上訓練。
第三：遷移到UCF101，HMDB51，識別結果好。
實驗結果
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