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UNet的損失函數通常有以下幾種選擇：
交叉熵損失函數（Cross Entropy Loss）：常用于分類任務，計算預測值與真實標簽之間的差異。
平均絕對誤差損失函數（Mean Absolute Error Loss）：用于回歸任務，計算預測值與真實值之間的絕對差異。
均方誤差損失函數（Mean Squared Error Loss）：同樣用于回歸任務，計算預測值與真實值之間的平方差異。
Dice損失函數：常用于圖像分割任務，通過計算預測分割結果和真實分割結果的重疊部分來評估模型性能。
BCE損失函數（Binary Cross Entropy Loss）：用于二分類任務，計算預測值與真實標簽之間的差異。
在實際應用中，可以根據具體的任務需求和數據特點選擇合適的損失函數來訓練UNet模型。
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