​​动作识别模型的训练需通过系统化流程实现高精度与强泛化能力，核心包括数据预处理、特征提取、模型构建与优化，以及鲁棒性增强技术。​​

动作识别模型的训练始于数据预处理，通过数据清洗、标准化等步骤消除噪声与量纲差异，常用技巧包括调整帧的亮度、对比度，以及裁剪翻转图像以扩充数据多样性。随后进入特征提取阶段，利用CNN或自编码器从视频中捕捉空间与时序特征，多模态融合可进一步提升特征表达能力。模型选择上，CNN和RNN及其变体（如LSTM）是主流，混合架构如CNN-LSTM可协同处理时空特征。训练过程采用交叉熵损失函数与Adam优化器，配合Dropout或L2正则化防止过拟合，并通过迁移学习适应新场景。数据增强技术如随机旋转、时间扭曲可模拟动态变化，对抗训练与生成对抗网络（GAN）则提升模型对抗噪声的稳定性。评估阶段需综合准确率、F1分数等指标，并设计遮挡、光照变化等极端场景测试模型鲁棒性。为优化实时性能，轻量化网络与动态窗口调整成为关键策略。总结而言，动作识别模型的成功训练依赖数据质量、特征抽象能力及模型架构的协同优化，未来研究将聚焦于跨模态交互与边缘计算部署。