UNET激活函数与损失函数是什么

UNET 是一种常用于图像分割任务的神经网络模型，它的激活函数和损失函数如下：

激活函数：UNET 使用的是ReLU激活函数，即 $f(x) = max(0, x)$，它能够保留正数的信息，抑制负数的信息，有利于提高网络的非线性拟合能力。

损失函数：UNET 的损失函数是交叉熵损失函数，它可以度量模型输出和真实标签之间的差异。对于二分类问题，交叉熵损失函数可以写作：$L(y, \hat y) = -[y \log \hat y + (1-y)\log(1-\hat y)]$，其中 $y$ 是真实标签，$\hat y$ 是模型输出的概率值。对于多分类问题，交叉熵损失函数可以写作：$L(y, \hat y) = -\sum_{i=1}^n y_i \log \hat y_i$，其中 $y_i$ 是第 $i$ 类的真实标签，$\hat y_i$ 是模型输出的概率值。在UNET中，由于是像素级别的二分类问题，因此使用交叉熵损失函数比较合适。