UNet的损失函数通常有以下几种选择：
交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）：常用于分类任务，计算预测值与真实标签之间的差异。
平均绝对误差损失函数（Mean Absolute Error Loss）：用于回归任务，计算预测值与真实值之间的绝对差异。
均方误差损失函数（Mean Squared Error Loss）：同样用于回归任务，计算预测值与真实值之间的平方差异。
Dice损失函数：常用于图像分割任务，通过计算预测分割结果和真实分割结果的重叠部分来评估模型性能。
BCE损失函数（Binary Cross Entropy Loss）：用于二分类任务，计算预测值与真实标签之间的差异。
在实际应用中，可以根据具体的任务需求和数据特点选择合适的损失函数来训练UNet模型。
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