Unet网络使用什么损失函数

在Unet网络中，常用的损失函数是二分类交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy）或者多分类交叉熵损失函数（Categorical Cross Entropy），具体取决于任务的特性。

如果Unet网络用于二分类任务（如图像分割中的前景/背景分割），可以使用二分类交叉熵损失函数。以下是使用二分类交叉熵损失函数的示例代码：

from keras.losses import binary_crossentropy

model.compile(optimizer='adam', loss=binary_crossentropy)

如果Unet网络用于多分类任务（如图像分割中的多个类别分割），可以使用多分类交叉熵损失函数。以下是使用多分类交叉熵损失函数的示例代码：

from keras.losses import categorical_crossentropy

model.compile(optimizer='adam', loss=categorical_crossentropy)

请根据具体的任务和数据集类型选择合适的损失函数。同时，还可以根据需要对损失函数进行自定义，以满足特定的需求。