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在UNet中集成深度監督可以提高模型的性能和穩定性。深度監督是一種在網絡中添加額外的輸出層，以便在不同深度的層次上監督訓練。通過在網絡中添加額外的監督信號，可以幫助網絡更好地學習特征，減少梯度消失問題，并加速收斂速度。在UNet中集成深度監督可以改善模型的泛化能力，提高對不同尺寸和形狀的目標的檢測和分割精度。此外，深度監督還可以減少過擬合的風險，提高模型的魯棒性和穩定性。因此，集成深度監督對于改善UNet模型的性能和效果是非常有效的。
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