主要是为了加速网络的收敛速度,减少训练所需的 epoch 数量。
防止在反向传播过程中出现梯度消失或梯度爆炸问题。
将编码器中的高分辨率、低层级的空间特征与解码器中的高层级语义特征相结合,以恢复精确的分割边界。
作为一个正则化项,有效降低模型过拟合的风险。
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