Unet中最后一层为什么不加relu

时间: 2024-02-29 10:53:34 浏览: 219
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使用pytorch实现论文中的unet网络

在U-Net中，最后一层的输出是经过卷积操作得到的原始图像大小的特征图。因为这个输出需要保留原始图像的细节信息，所以通常没有使用ReLU激活函数，而是直接使用卷积操作得到输出。 另外，U-Net中最后一层的输出通常也不需要进行分类或回归等任务，因此不需要使用其他特定的激活函数，如sigmoid、softmax等。因此，最后一层通常是一个普通的卷积层，而不是一个带激活函数的全连接层。 总的来说，U-Net中最后一层没有使用ReLU激活函数，是因为其设计目的是为了保留原始图像的细节信息，并且不需要进行分类或回归等任务。
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class UNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_classes): super(UNet, self).__init__() self.conv_1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, kernel_size=3, stride=2, padding='same') self.bn = paddle.nn.BatchNorm2D(32) self.relu = paddle.nn.ReLU() in_channels = 32 self.encoders = [] self.encoder_list = [64, 128, 256] self.decoder_list = [256, 128, 64, 32] # 根据下采样个数和配置循环定义子Layer，避免重复写一样的程序 for out_channels in self.encoder_list: block = self.add_sublayer('encoder_{}'.format(out_channels), Encoder(in_channels, out_channels)) self.encoders.append(block) in_channels = out_channels self.decoders = [] # 根据上采样个数和配置循环定义子Layer，避免重复写一样的程序 for out_channels in self.decoder_list: block = self.add_sublayer('decoder_{}'.format(out_channels), Decoder(in_channels, out_channels)) self.decoders.append(block) in_channels = out_channels self.output_conv = paddle.nn.Conv2D(in_channels, num_classes, kernel_size=3, padding='same') def forward(self, inputs): y = self.conv_1(inputs) y = self.bn(y) y = self.relu(y) for encoder in self.encoders: y = encoder(y) for decoder in self.decoders: y = decoder(y) y = self.output_conv(y) return y怎么将该unet网络的层数改为5层

3. 最后，将输出层的输入通道数改为32，即将self.output_conv = paddle.nn.Conv2D(in_channels, num_classes, kernel_size=3, padding='same')中的in_channels改为32。 修改后的完整代码如下： python class ...

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3. 在输出层中使用 softmax 作为激活函数时，应该使用 softmax 作为最后一层的激活函数，而不是在 Conv2D 层中使用。 下面是修改后的代码： python import tensorflow as tf from tensorflow.keras....

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