向 U_Net Segmentation_Models 添加 Dropout 层答案

【问题标题】：Adding Dropout Layers to U_Net Segmentation_Models向 U_Net Segmentation_Models 添加 Dropout 层
【发布时间】：2021-12-12 01:41:06
【问题描述】：

我正在使用 U_Net 分割模型与 Kersa 和 Tensorflow 2 进行医学图像分割。我想在模型中添加一个 dropout，但我不知道在哪里添加它？有谁可以帮忙？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python image keras image-segmentation dropout

【解决方案1】：

是的，在 unet 的实现中没有 dropout 层，但是你可以使用正则化器

set_regularization(model, kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.001),bias_regularizer=keras.regularizers.l2(0.001))

您也可以尝试数据增强。但是，如果需要添加 dropout，您可以在某些层之后停止并在其后添加您想要的 dropout 层，如下所示：

model = sm.Unet(......)
model_input = model.input
model_output = model.get_layer('final_conv').output (any layer you want)
#add dropout
model_output = keras.layers.Dropout(0.3)(model_output)
#add activation
output = keras.layers.Activation(activation, name=activation)(model_output)
model_dp = keras.models.Model(model_input, output)

【讨论】：

谢谢。 .我正在构建自己的 Unet，而不是使用 TF 中已经构建的 Unet。那么我可以在任何图层之后添加它吗？并在编码器和解码器中？