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UNet與傳統CNN的訓練策略有以下幾點不同之處：
數據增強：UNet在訓練過程中通常會使用大量的數據增強技術，如隨機旋轉、翻轉、縮放等，以增加模型的泛化能力。而傳統CNN在訓練過程中可能會使用較少的數據增強技術。
損失函數：UNet通常會使用特定的損失函數，如Dice損失函數或交叉熵損失函數等，以優化模型在特定任務上的性能。而傳統CNN可能會使用常見的損失函數，如均方誤差損失函數等。
網絡結構：UNet具有特定的網絡結構，包括編碼器和解碼器部分，并且具有跳躍連接來傳遞信息。傳統CNN可能采用較簡單的網絡結構，如VGG、ResNet等。
訓練方法：UNet通常會采用端到端的訓練方式，同時對編碼器和解碼器進行訓練。而傳統CNN可能會采用逐層訓練的方式。
總的來說，UNet相對于傳統CNN在訓練策略上更加注重數據增強、損失函數選擇、網絡結構設計和訓練方法等方面的優化，以提高模型在特定任務上的性能。
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