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在UNet訓練過程中，早停策略是一種常用的訓練技巧，旨在避免過擬合并提高模型的泛化能力。早停策略的具體實現方法是在訓練過程中監控驗證集的損失值，當驗證集損失值開始上升時，即模型開始出現過擬合時，就停止訓練，以避免繼續訓練導致模型性能下降。
早停策略可以通過監控驗證集損失值的變化來確定合適的訓練輪數，從而避免過擬合。通過早停策略可以有效地提高模型的泛化能力，使模型在測試集上的表現更好。
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