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对原来的unet网络增加了下采样层，并且设定了权重的随机初始化，池化方式更改为平均池化，并且在网络中加入了批规范化BatchNormalization的处理，基于梯度的训练过程可以更加有效的进行，即加快收敛速度，减轻梯度消失或爆炸导致的无法训练的问题，并且增加了Dropout的机制，有效的防止过拟合。
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