让我们以使用传感器数据（来自iPhone的加速度计和陀螺仪数据）评估非常短的舞蹈动作（短语）为例。如果模型对某个特定舞蹈短语的置信度为100%，这并不意味着用户完美地执行了这个动作短语。
考虑到这个任务包含非常短的动作（1-2秒），考虑到我们有高质量的传感器数据集，考虑到模型在分类这些动作短语（动作）方面具有很高的准确性，我们可以假设这个动作分类器也可以作为一个动作评估器吗？
例如，我们可以设定一个50%的阈值，并根据模型的置信度来评估动作，即如果模型对这个动作（我们事先知道真实情况）是X的置信度为40%，我们就说用户没有正确执行这个动作，但如果模型的置信度为90%，我们就说这个动作被正确执行了。换句话说，我们根据模型的置信度向用户提供关于其表现的反馈。
或者，这仍然无关紧要，我们不能简单地得出结论，一个稳健的动作分类器可以被视为一个潜在的动作评估器吗？
另外，如果我将某些数据质量特征（例如25th、50th和75th百分位数，这些点上的某些峰值构成了我这种数据的质量）以及每个传感器的均值和标准差作为特征输入到注意力模型中，从理论上讲，这样做有多大意义呢？我推理认为，既然我将这些作为输入特征输入到模型中，分类器的预测现在可能已经稍微调整为评估器的预测了？
回答：
你自己也说了：“这并不意味着用户完美地执行了这个动作短语。”你的模型从短语中提取的特征集不一定是评估非常短的动作（如果你愿意，可以称之为子动作）质量的合适候选者，除非你的模型被训练来保持这些非常短的动作的一致性。
你可以在损失函数中解决这个问题。你能实现这一点的方式几乎完全取决于你的数据集。你提到你有一个高质量的数据库，所以我假设你可能在数据中有足够的粒度来衡量你的子动作的质量。这些测量可以作为辅助损失集成到一般的损失函数中，这样你的模型就可以针对优先考虑子动作的质量进行优化。
