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在UNet訓練過程中處理非均勻分布的標簽數據可以采取以下幾種方法：
數據增強：通過對訓練數據進行增強來擴大數據集，例如旋轉、平移、縮放等方法，可以增加數據的多樣性，從而平衡非均勻分布的標簽數據。
權重調整：可以根據標簽數據的分布情況，調整損失函數中不同類別的權重，使得在訓練過程中更加關注少數類別的樣本，從而平衡數據分布。
數據重采樣：可以采用過采樣或欠采樣等方法來平衡數據分布，使得不同類別的樣本數量更加均衡。
多任務學習：可以引入其他任務或引導信號來幫助模型更好地學習非均勻分布的標簽數據，例如聯合訓練其他任務、引入輔助損失函數等方法。
通過以上方法可以有效處理非均勻分布的標簽數據，在UNet訓練過程中提高模型性能和泛化能力。
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