matlab中unet回归模型欠拟合时，如何调整dropout层或其他层的参数？

在UNet回归模型欠拟合时，可以尝试调整以下参数：

1. 调整dropout层的参数：Dropout是一种常用的正则化方法，可以防止过拟合。可以尝试增加dropout的比例，即减小保留神经元的比例，来增加模型的泛化能力。

2. 增加网络的深度：增加网络的深度可以提高模型的表达能力，从而提高模型的性能。

3. 增加网络的宽度：增加网络的宽度可以增加每一层的神经元数量，从而提高模型的表达能力。

4. 调整学习率：学习率是训练神经网络时的一个重要参数，可以尝试减小学习率，使模型更加稳定地学习。

5. 增加训练数据量：增加训练数据量可以提高模型的泛化能力，从而减小欠拟合的情况。

以上是一些常用的调整欠拟合问题的方法，具体的调整方式需要根据实际情况进行选择。