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UNet：UNet模型的训练与调参技巧

1UNet模型简介

1.1UNet模型的起源与架构

UNet模型最初由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出，旨在解决生物医学图像中的细胞分割问题。该模型的设计灵感来源于卷积神经网络（CNN）的架构，但UNet通过引入跳跃连接（skipconnections）和对称的编码-解码结构，显著提高了在小数据集上的性能。

1.1.1架构详解

编码器（Encoder）：UNet的编码器部分通常基于预训练的CNN，如VGG16或ResNet，用于捕获图像