《表1 Light-Unet的相关层及其参数》

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《基于生成对抗网络的自动细胞核分割半监督学习方法》

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本节提出的分割网络结构受到U-Net的启发，包含6个卷积层，2个上采样层。在每一层之后还执行批量标准化（batch-normalization)[11]和Xavier初始化[12]。由于提出的网络参数比U-Net少得多，因此将其命名为Light-Unet。与U-Net相似，上采样部分具有大量特征通道，这些特征通道允许网络将上下文信息传播到更高分辨率的层。Light-Unet的网络结构如图3所示，每层的参数列于表1。