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UNet架構是一種用于圖像分割任務的深度學習架構，它由一系列卷積層和池化層構成，具有編碼器和解碼器兩部分。UNet架構的設計主要包括以下幾個關鍵組件：
編碼器（Encoder）：編碼器部分主要用于提取輸入圖像的特征信息。它包含多個卷積層和池化層，通過逐漸減少圖像的空間分辨率來提取圖像的高級特征。
解碼器（Decoder）：解碼器部分用于將編碼器提取的特征信息進行重建，并生成與輸入圖像相同分辨率的分割結果。解碼器包含多個上采樣層和卷積層，通過逐步恢復圖像的空間分辨率來生成最終的分割結果。
跳躍連接（Skip Connections）：UNet架構中還引入了跳躍連接，用于連接編碼器和解碼器中相同分辨率的特征圖。這樣可以提高模型在邊緣和細節上的表現，同時減少信息丟失。
損失函數（Loss Function）：在UNet架構中通常使用交叉熵損失函數來衡量預測結果與真實標簽之間的差異，從而指導模型的訓練過程。
通過以上設計，UNet架構能夠有效地處理圖像分割任務，同時保留了圖像的細節信息，因此在醫學圖像分割、遙感圖像分割等領域具有廣泛的應用。
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