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動態調整學習率是一種常用的訓練策略，可以幫助模型更快地收斂并取得更好的性能。在訓練UNet模型時，可以采用以下幾種動態調整學習率的策略：
學習率衰減：在訓練過程中逐漸減小學習率，這樣可以在接近收斂時更細致地搜索最優解。常見的學習率衰減方法有指數衰減、余弦退火等。
學習率循環：采用周期性地調整學習率的策略，例如使用循環學習率調整方法，讓學習率在一定范圍內波動，有助于跳出局部最優解。
基于性能的調整：根據模型在驗證集上的表現來動態調整學習率，當性能不再提升時自動降低學習率，以防止過擬合。
以上策略可以根據具體問題的情況進行選擇和調整，一般來說，動態調整學習率可以幫助提高模型的性能并加快訓練速度。
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