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在UNet結構中，可以添加以下正則化技術以改善模型的泛化能力：
L1/L2正則化：通過在損失函數中添加L1或L2懲罰項，可以限制模型的參數大小，防止過擬合。
Dropout：在訓練過程中隨機丟棄一部分神經元的輸出，可以有效地減少模型的復雜度，提高泛化能力。
批歸一化（Batch Normalization）：在每一層的輸入上進行歸一化，可以加速收斂過程，減少梯度消失問題，并提高模型的泛化能力。
數據增強（Data Augmentation）：通過對訓練數據進行隨機縮放、旋轉、平移等操作，可以增加訓練樣本的多樣性，提高模型的泛化能力。
Early Stopping：在訓練過程中監控驗證集的性能，當驗證集性能開始下降時停止訓練，可以避免模型過擬合。
梯度裁剪（Gradient Clipping）：限制梯度的大小，可以避免梯度爆炸的問題，提高模型的泛化能力。
通過結合以上正則化技術，可以有效地提高UNet模型的泛化能力，避免過擬合問題，使模型在新數據上表現更好。
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