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在UNet中添加残差连接的好处有以下几点:
提高梯度的传播:残差连接可以通过跳过连接将前层的特征信息直接传递给后层,避免了信息丢失和减弱,保持了梯度的传播,有助于训练更深的网络。
减少梯度消失和梯度爆炸问题:由于残差连接的存在,网络的训练过程中可以更好地保持梯度的稳定性,减少梯度消失和梯度爆炸问题,提高了训练的稳定性和效果。
增加网络的非线性能力:残差连接可以使网络更加灵活和深入,增强了网络的非线性能力,提高了网络对复杂数据的表达能力和逼真度。
提高网络的性能和效果:添加残差连接可以增加网络的深度和复杂度,提高网络对特征的提取和学习能力,从而提高网络的性能和效果,使得UNet在图像分割等任务中表现更加出色。
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