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為了提高UNet模型的泛化能力，可以選擇和設計以下正則項：
L1或L2正則化項：在模型的損失函數中加入L1或L2正則化項，可以限制模型的復雜度，防止過擬合。
Dropout正則化：在模型的訓練過程中隨機地關閉一部分神經元，可以有效地減少模型的過擬合現象。
數據增強：對訓練數據進行隨機旋轉、平移、縮放等操作，可以增加模型在不同情況下的泛化能力。
提前停止：在模型訓練過程中監控驗證集的性能，當驗證集性能出現下降時及時停止訓練，防止模型過擬合。
批歸一化：在每一層的輸入數據進行歸一化處理，可以加速模型的訓練過程，提高泛化能力。
通過以上正則項的選擇和設計，可以有效地提高UNet模型的泛化能力，使其在測試集上得到更好的性能表現。
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