U-Net是一种基于编码器-解码器结构的网络，它通过对图像进行多次下采样和上采样来提取图像的全局和局部信息。而U-Net++在U-Net的基础上增加了多个密集连接模块，加强了不同层之间的信息传递和特征融合，使得网络更加深层且具有更强的表征能力。
U-Net在训练过程中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题，导致训练困难。而U-Net++通过引入密集连接模块，可以更好地传递梯度信息，缓解梯度消失和梯度爆炸问题，提高网络的训练效果。
U-Net++采用了一种自适应门控机制，可以根据每个通道的重要性来动态调整其权重，从而提高网络的泛化能力和抗干扰能力。而U-Net没有这种自适应门控机制，可能会导致网络在处理复杂场景时性能下降。
总的来说，U-Net++相对于U-Net在网络结构设计上更加复杂和灵活，具有更强的特征表征能力和泛化能力，适用于处理更加复杂和具有多样性的图像任务。
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