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在實現UNet模型時，選擇合適的卷積核大小和濾波器數量是非常重要的。一般來說，卷積核大小應該根據輸入數據的特征和任務的復雜程度來選擇。通常情況下，使用較小的卷積核（例如3x3或5x5）可以更好地捕獲局部特征，而較大的卷積核（例如7x7或9x9）可以更好地捕獲全局特征。在UNet模型中，通常會使用3x3的卷積核來平衡局部和全局特征的捕獲。
濾波器數量（即卷積核的數量）通常會隨著網絡的深度增加而增加。在UNet模型中，通常會在每個下采樣和上采樣階段逐漸增加濾波器數量，以便更好地提取特征和保持分辨率。一般來說，較淺層的網絡可以使用較少的濾波器數量（例如64或128），而深層的網絡可能需要更多的濾波器數量（例如256或512）。同時，需要注意避免過度擬合，可以通過在訓練過程中使用正則化技術來控制濾波器數量。
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