UNET的输出层为什么不用softmax函数

UNET是一种常用的图像分割模型，其输出层通常采用sigmoid函数而不是softmax函数。这是因为sigmoid函数可以将每个像素的预测结果视为一个独立的二分类问题，输出结果在0到1之间，可以表示该像素属于目标类别的概率。而softmax函数则将每个像素的预测结果视为多分类问题，输出结果之和为1，要求各类别之间相互独立且互斥。在图像分割任务中，一个像素可能同时属于多个类别，因此sigmoid函数更适合用于UNET的输出层。

相关问题

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。

Unet中最后一层为什么不加relu

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。