st-GCN训练的步骤

ST-GCN的训练步骤如下：

1. 数据集准备：首先需要准备好标注好的时空数据集，如视频、运动捕捉数据等。

2. 数据预处理：将时空数据转换成图形结构，即构建图形邻接矩阵。

3. 模型构建：构建ST-GCN模型，包括输入层、多个时空图卷积层、汇聚层和全连接层。

4. 损失函数定义：定义损失函数，一般使用交叉熵损失。

5. 优化器选择：选择优化器，一般使用Adam优化器。

6. 模型训练：使用训练集对模型进行训练，通过反向传播算法更新模型参数。

7. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标。

8. 超参数调整：根据评估结果调整超参数，如学习率、卷积核大小等，重新训练模型。

9. 模型保存：保存训练好的模型，以便后续使用。

以上是ST-GCN的训练步骤，其中模型构建、损失函数定义、优化器选择和超参数调整等步骤需要根据具体应用场景和数据集进行调整。