《表1 U-net网络参数表》

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《基于U-net的水位线检测》

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通过网络结构可以看出，在具有许多卷积层和不同路径的深度网络中，权重的良好初始化非常重要，权重与每个类外观的概率成反比，即网络的某些部分可能会过度激活，其它部分却无法做到[9]。所以调整初始权重，使网络结构中的每个特征图都具有近似的单位差异。对于U-net网络结构（交叉卷积和ReLU层），可以通过从具有标准偏差的高斯分布[10]中绘制初始权重来实现，其中N表示一个神经元的输入节点的数量。比如对于前一层中的3×3卷积和64个特征通道中N=9×64=576。具体的网络结构参数如表1所示。