label_classes = ['fight', 'noFight'] # 视频帧数 MAX_FRAMES = 20 # 每一帧特征长度 FRAME_FEAT_LEN = 1536 # 裁剪图片大小 IMAGE_SIZE = 299 def video_cls_model(classes): class_num = len(classes) model = keras.Sequential([ layers.InputLayer(input_shape=(MAX_FRAMES, FRAME_FEAT_LEN)), layers.GRU(4, return_sequences=False), layers.Dropout(0.1), layers.Dense(class_num, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer=optimizers.Adam(0.0001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model model = video_cls_model(label_classes) history = model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(test_data, test_labels), epochs=100, # callbacks=[checkpoint] )这段代码的训练机制有没有用到交叉验证呢？

这段代码没有直接使用交叉验证，而是使用了验证集（validation_data）。在训练过程中，模型会在每个 Epoch 结束时使用验证集计算模型的验证损失和验证准确率，并将其记录在训练历史对象（history）中。这样可以通过观察训练历史来评估模型的性能，并检测是否存在过拟合等问题。如果需要使用更严谨的交叉验证方法，可以使用 K-Fold 或者 Stratified K-Fold 等方法。

相关问题

label_classes = ['fight', 'noFight'] # 视频帧数 MAX_FRAMES = 20 # 每一帧特征长度 FRAME_FEAT_LEN = 1536 # 裁剪图片大小 IMAGE_SIZE = 299 def video_cls_model(classes): class_num = len(classes) model = keras.Sequential([ layers.InputLayer(input_shape=(MAX_FRAMES, FRAME_FEAT_LEN)), layers.GRU(4, return_sequences=False), layers.Dropout(0.1), layers.Dense(class_num, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer=optimizers.Adam(0.0001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model model = video_cls_model(label_classes)

这段代码定义了一个名为video_cls_model的函数，输入参数为classes，输出为一个Keras模型。该模型包含了一个GRU层和一个全连接层(Dense Layer)。GRU层用于处理输入的视频特征序列，输出一个固定长度的向量，然后经过Dropout层以及全连接层，最终输出每个类别的概率分布。在定义模型时，class_num被设置为类别数目，即len(classes)。模型的优化器为Adam，损失函数为sparse_categorical_crossentropy，评价指标为accuracy。最后，该函数返回构建好的模型。在该段代码中，label_classes为输入参数classes的具体值，用于表示模型的类别数目以及类别名称。MAX_FRAMES、FRAME_FEAT_LEN和IMAGE_SIZE则为常量，分别表示视频帧数、每一帧的特征长度以及裁剪图片的大小。