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在跨領域應用中，對UNet進行適應性調整的主要技術包括：
數據增強：通過對訓練數據進行旋轉、翻轉、縮放、平移等操作，增加數據的多樣性和數量，提高模型的泛化能力。
遷移學習：將已經在其他領域訓練好的UNet模型進行微調，以適應新的領域需求，減少訓練時間和提高模型性能。
損失函數設計：根據具體應用場景的需求，設計適合的損失函數，如Dice損失函數、交叉熵損失函數等，以提高模型在特定任務上的性能。
網絡結構調整：根據具體應用的特點調整UNet的網絡結構，如增加或減少網絡層數、調整卷積核大小等，以提高模型對特定任務的適應性。
融合其他模型：將UNet與其他模型進行融合，如將UNet與ResNet或DenseNet進行結合，提高模型的表征能力和泛化能力。
通過以上技術的應用，可以有效提高UNet在跨領域應用中的適應性和性能表現。
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