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在UNet中添加批量歸一化可以帶來以下幾點影響：
加速模型收斂：批量歸一化可以加速模型的收斂過程，減少訓練時間，提高訓練效率。
減少梯度消失和梯度爆炸問題：批量歸一化可以使得每一層的輸入分布保持穩定，避免梯度消失或梯度爆炸問題。
提高模型的泛化能力：批量歸一化可以減少模型的過擬合風險，提高模型的泛化能力。
改善模型性能：批量歸一化可以使得每一層的輸入分布更加穩定，有助于提高模型的性能。
綜上所述，添加批量歸一化可以使得UNet模型更加穩健、高效、泛化能力更強，從而提高模型的性能和效果。
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