为了提高UNet模型的泛化能力，可以选择和设计以下正则项：
L1或L2正则化项：在模型的损失函数中加入L1或L2正则化项，可以限制模型的复杂度，防止过拟合。
Dropout正则化：在模型的训练过程中随机地关闭一部分神经元，可以有效地减少模型的过拟合现象。
数据增强：对训练数据进行随机旋转、平移、缩放等操作，可以增加模型在不同情况下的泛化能力。
提前停止：在模型训练过程中监控验证集的性能，当验证集性能出现下降时及时停止训练，防止模型过拟合。
批归一化：在每一层的输入数据进行归一化处理，可以加速模型的训练过程，提高泛化能力。
通过以上正则项的选择和设计，可以有效地提高UNet模型的泛化能力，使其在测试集上得到更好的性能表现。
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