تُعدّ مهمة التنبؤ بفئة التسمية من خلال تسلسل نشاط جزئيًا مراقب هو مهمة صعبة جدًا، نظرًا لتشابه الأجزاء المبكرة المُراقبة لنشاطات مختلفة بشكل كبير. في هذه الورقة، نقترح شبكة جديدة تُدعى "شبكة التمييز الواعي بالصعوبة" (HARD-Net) لاستكشاف العلاقات بين أزواج النشاطات المتشابهة التي يصعب التمييز بينها. وبشكل خاص، تم تصميم "مكتبة مثيلات صعبة مُتداخلة مع الفئة" (HI-IC bank)، التي تُسجّل ديناميكيًا أزواج النشاطات الشبيهة الصعبة. وباستناد إلى مكتبة HI-IC، نقترح خطة تعلم مضادّة جديدة لتدريب شبكة HARD-Net، مما يمنح شبكتنا قدرة قوية على استخلاص معلومات التمييز الدقيقة لتنبؤ النشاط المبكر ثلاثي الأبعاد. وقد تم تقييم HARD-Net المقترحة على مجموعتي بيانات عامتين للنشاط، وحققت أداءً يُعدّ من أفضل الأداءات المُحققة حتى الآن.