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U-Net是一種基于編碼器-解碼器結構的網絡，它通過對圖像進行多次下采樣和上采樣來提取圖像的全局和局部信息。而U-Net++在U-Net的基礎上增加了多個密集連接模塊，加強了不同層之間的信息傳遞和特征融合，使得網絡更加深層且具有更強的表征能力。
U-Net在訓練過程中容易出現梯度消失和梯度爆炸的問題，導致訓練困難。而U-Net++通過引入密集連接模塊，可以更好地傳遞梯度信息，緩解梯度消失和梯度爆炸問題，提高網絡的訓練效果。
U-Net++采用了一種自適應門控機制，可以根據每個通道的重要性來動態調整其權重，從而提高網絡的泛化能力和抗干擾能力。而U-Net沒有這種自適應門控機制，可能會導致網絡在處理復雜場景時性能下降。
總的來說，U-Net++相對于U-Net在網絡結構設計上更加復雜和靈活，具有更強的特征表征能力和泛化能力，適用于處理更加復雜和具有多樣性的圖像任務。
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