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在UNet訓練中，最有效的正則化技術通常是數據增強和Dropout。數據增強可以幫助模型更好地泛化，并防止過擬合，提高模型的性能。Dropout是一種正則化技術，可以隨機丟棄神經網絡中的一些神經元，防止模型過度依賴某些特征，提高模型的泛化能力。這兩種技術結合起來可以有效地提高UNet模型的性能和穩定性。
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