Unet在keras中用什么损失函数？

在Keras中，为了使用交叉熵损失函数训练Unet模型，可以使用`categorical_crossentropy`函数。如果需要加权交叉熵损失函数，可以使用`weighted_categorical_crossentropy`函数，并在训练时指定权重。如果需要使用Dice Loss，需要自行定义该损失函数，并在编译模型时指定该损失函数。下面是使用`categorical_crossentropy`函数编译Unet模型的示例代码：

from keras.losses import categorical_crossentropy

model.compile(optimizer='adam', loss=categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])

如果需要使用加权交叉熵损失函数，可以使用如下代码：

from keras.losses import categorical_crossentropy

def weighted_categorical_crossentropy(weights):
    def loss(y_true, y_pred):
        y_true = K.one_hot(K.cast(y_true, 'int32'), num_classes=K.int_shape(y_pred)[-1])
        return K.mean(K.sum(weights * y_true * K.log(y_pred), axis=-1))
    return loss

weights = [0.1, 0.9] # 根据实际情况设置类别权重
model.compile(optimizer='adam', loss=weighted_categorical_crossentropy(weights), metrics=['accuracy'])

需要注意的是，在使用加权交叉熵损失函数时，模型的输出应该是经过softmax激活的概率分布。如果模型没有包含softmax层，可以在损失函数中添加该层进行计算。