在UNet中添加批量归一化可以带来以下几点影响：
加速模型收敛：批量归一化可以加速模型的收敛过程，减少训练时间，提高训练效率。
减少梯度消失和梯度爆炸问题：批量归一化可以使得每一层的输入分布保持稳定，避免梯度消失或梯度爆炸问题。
提高模型的泛化能力：批量归一化可以减少模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。
改善模型性能：批量归一化可以使得每一层的输入分布更加稳定，有助于提高模型的性能。
综上所述，添加批量归一化可以使得UNet模型更加稳健、高效、泛化能力更强，从而提高模型的性能和效果。
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