在UNet模型中，常用的激活函数包括：
ReLU（Rectified Linear Unit）：常用于隐藏层的激活函数，可以加速收敛并减少梯度消失问题。
Leaky ReLU：在ReLU的基础上加入了一个小的负数斜率，可以缓解ReLU中的神经元死亡问题。
Sigmoid：常用于输出层的二分类问题，将输出值映射到0和1之间。
Softmax：常用于多分类问题的输出层，将输出值转化为概率分布。
Tanh：将输出值映射到-1和1之间，常用于隐藏层的激活函数。
在UNet模型中，通常使用ReLU作为隐藏层的激活函数，而在输出层根据具体的问题选择对应的激活函数。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
