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在UNet模型中，常用的激活函數包括：
ReLU（Rectified Linear Unit）：常用于隱藏層的激活函數，可以加速收斂并減少梯度消失問題。
Leaky ReLU：在ReLU的基礎上加入了一個小的負數斜率，可以緩解ReLU中的神經元死亡問題。
Sigmoid：常用于輸出層的二分類問題，將輸出值映射到0和1之間。
Softmax：常用于多分類問題的輸出層，將輸出值轉化為概率分布。
Tanh：將輸出值映射到-1和1之間，常用于隱藏層的激活函數。
在UNet模型中，通常使用ReLU作為隱藏層的激活函數，而在輸出層根據具體的問題選擇對應的激活函數。
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