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在UNet模型中，常用的激活函數(shù)包括：
ReLU（Rectified Linear Unit）：常用于隱藏層的激活函數(shù)，可以加速收斂并減少梯度消失問題。
Leaky ReLU：在ReLU的基礎(chǔ)上加入了一個小的負(fù)數(shù)斜率，可以緩解ReLU中的神經(jīng)元死亡問題。
Sigmoid：常用于輸出層的二分類問題，將輸出值映射到0和1之間。
Softmax：常用于多分類問題的輸出層，將輸出值轉(zhuǎn)化為概率分布。
Tanh：將輸出值映射到-1和1之間，常用于隱藏層的激活函數(shù)。
在UNet模型中，通常使用ReLU作為隱藏層的激活函數(shù)，而在輸出層根據(jù)具體的問題選擇對應(yīng)的激活函數(shù)。
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