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為了提高UNet模型的泛化能力，可以選擇和設(shè)計(jì)以下正則項(xiàng)：
L1或L2正則化項(xiàng)：在模型的損失函數(shù)中加入L1或L2正則化項(xiàng)，可以限制模型的復(fù)雜度，防止過擬合。
Dropout正則化：在模型的訓(xùn)練過程中隨機(jī)地關(guān)閉一部分神經(jīng)元，可以有效地減少模型的過擬合現(xiàn)象。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)：對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等操作，可以增加模型在不同情況下的泛化能力。
提前停止：在模型訓(xùn)練過程中監(jiān)控驗(yàn)證集的性能，當(dāng)驗(yàn)證集性能出現(xiàn)下降時及時停止訓(xùn)練，防止模型過擬合。
批歸一化：在每一層的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，可以加速模型的訓(xùn)練過程，提高泛化能力。
通過以上正則項(xiàng)的選擇和設(shè)計(jì)，可以有效地提高UNet模型的泛化能力，使其在測試集上得到更好的性能表現(xiàn)。
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