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在實現UNet時最常見的問題包括：
數據不匹配：輸入數據和模型要求的數據格式不匹配，導致模型無法正常運行。
訓練集不平衡：訓練集中各類別樣本數量不平衡，導致模型在預測時偏向于出現頻率較高的類別。
過擬合：模型在訓練集上表現良好，但在測試集上表現不佳，說明模型過擬合了訓練數據。
學習率過高或過低：學習率設置不當會導致模型無法收斂或過擬合。
損失函數選擇不當：選擇不適合任務的損失函數會影響模型的訓練效果。
訓練時間過長：UNet模型較為復雜，訓練時間較長，需要合理安排訓練時間和資源。
GPU資源不足：UNet模型需要大量的計算資源，如果GPU資源不足會影響訓練效果。
參數調優困難：UNet模型參數較多，需要合理調優參數以獲得最佳的模型性能。
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