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Olá Luiz,
É possível, mas não é muito simples. Os modelos têm tantos neurônios na camada de saída quantas classes originais, ou seja, para adicionar ou excluir movimentos, você precisa adicionar ou remover neurônios (e suas conexões), mas não dá pra fazer isso sem desestruturar todo o conhecimento da rede.
Uma possibilidade é trocar a última camada inteira e treinar somente esta camada com dados rotulados contendo suas classes de interesse, esta técnica se chama transfer learning. Se você quiser dar uma olhada como funciona, eu lembro que falamos de transfer learning em nosso curso de PyTorch.
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