在UNet结构中，可以添加以下正则化技术以改善模型的泛化能力：
L1/L2正则化：通过在损失函数中添加L1或L2惩罚项，可以限制模型的参数大小，防止过拟合。
Dropout：在训练过程中随机丢弃一部分神经元的输出，可以有效地减少模型的复杂度，提高泛化能力。
批归一化（Batch Normalization）：在每一层的输入上进行归一化，可以加速收敛过程，减少梯度消失问题，并提高模型的泛化能力。
数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行随机缩放、旋转、平移等操作，可以增加训练样本的多样性，提高模型的泛化能力。
Early Stopping：在训练过程中监控验证集的性能，当验证集性能开始下降时停止训练，可以避免模型过拟合。
梯度裁剪（Gradient Clipping）：限制梯度的大小，可以避免梯度爆炸的问题，提高模型的泛化能力。
通过结合以上正则化技术，可以有效地提高UNet模型的泛化能力，避免过拟合问题，使模型在新数据上表现更好。
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