在UNet训练中，最有效的正则化技术通常是数据增强和Dropout。数据增强可以帮助模型更好地泛化，并防止过拟合，提高模型的性能。Dropout是一种正则化技术，可以随机丢弃神经网络中的一些神经元，防止模型过度依赖某些特征，提高模型的泛化能力。这两种技术结合起来可以有效地提高UNet模型的性能和稳定性。
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