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UNet與傳統(tǒng)CNN的訓(xùn)練策略有以下幾點(diǎn)不同之處：
數(shù)據(jù)增強(qiáng)：UNet在訓(xùn)練過(guò)程中通常會(huì)使用大量的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等，以增加模型的泛化能力。而傳統(tǒng)CNN在訓(xùn)練過(guò)程中可能會(huì)使用較少的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。
損失函數(shù)：UNet通常會(huì)使用特定的損失函數(shù)，如Dice損失函數(shù)或交叉熵?fù)p失函數(shù)等，以優(yōu)化模型在特定任務(wù)上的性能。而傳統(tǒng)CNN可能會(huì)使用常見(jiàn)的損失函數(shù)，如均方誤差損失函數(shù)等。
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：UNet具有特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括編碼器和解碼器部分，并且具有跳躍連接來(lái)傳遞信息。傳統(tǒng)CNN可能采用較簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如VGG、ResNet等。
訓(xùn)練方法：UNet通常會(huì)采用端到端的訓(xùn)練方式，同時(shí)對(duì)編碼器和解碼器進(jìn)行訓(xùn)練。而傳統(tǒng)CNN可能會(huì)采用逐層訓(xùn)練的方式。
總的來(lái)說(shuō)，UNet相對(duì)于傳統(tǒng)CNN在訓(xùn)練策略上更加注重?cái)?shù)據(jù)增強(qiáng)、損失函數(shù)選擇、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練方法等方面的優(yōu)化，以提高模型在特定任務(wù)上的性能。
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