UNet模型中的激活函数选择有哪些

在UNet模型中，常用的激活函数包括：

1. ReLU（Rectified Linear Unit）：常用于隐藏层的激活函数，可以加速收敛并减少梯度消失问题。

2. Leaky ReLU：在ReLU的基础上加入了一个小的负数斜率，可以缓解ReLU中的神经元死亡问题。

3. Sigmoid：常用于输出层的二分类问题，将输出值映射到0和1之间。

4. Softmax：常用于多分类问题的输出层，将输出值转化为概率分布。

5. Tanh：将输出值映射到-1和1之间，常用于隐藏层的激活函数。

在UNet模型中，通常使用ReLU作为隐藏层的激活函数，而在输出层根据具体的问题选择对应的激活函数。