چند دلیلی وجود دارد که ممکن است دقت شما در مدل U-Net با بلوک های باقیمانده کاهش یابد. یکی از این دلایل این است که شما تعداد مناسبی از بلوک های باقیمانده را استفاده نکرده اید. تعداد زیادی از بلوک های باقیمانده می‌تواند به عملکرد مدل شما آسیب بزند، بنابراین مهم است تعادل مناسبی را پیدا کنید.
دلیل دیگر ممکن است این باشد که پیکربندی مناسبی برای بلوک های باقیمانده خود استفاده نکرده اید. به عنوان مثال، شما ممکن است تعداد مختلفی لایه در هر بلوک باقیمانده استفاده کرده باشید یا از توابع فعال‌سازی متفاوتی استفاده کرده باشید. این عوامل همگی می‌توانند بر دقت مدل شما تأثیر بگذارند.
در نهایت، ممکن است پیکربندی دیتاست شما کافی نباشد. اگر دیتاست شما خیلی کوچک است، ممکن است مدل شما نتواند الگوهای موجود در دیتا را به خوبی یاد بگیرد که می‌تواند منجر به کاهش دقت شود.
برای افزایش دقت مدل U-Net با بلوک های باقیمانده می‌توانید از روش‌های زیر استفاده کنید:
استفاده از تعداد مناسبی از بلوک های باقیمانده. یک نقطه شروع خوب برای استفاده 2-4 بلوک باقیمانده در هر لایه انکودر/دیکودر است.
استفاده از پیکربندی مناسب برای بلوک های باقیمانده. با آزمایش با تعداد مختلفی از لایه‌ها و توابع فعال‌سازی می‌توانید ببینید که چه چیزی برای دیتاست شما بهتر است.
افزایش اندازه دیتاست شما. این کار به مدل شما بیشترین حجم دیتا را برای یادگیری می‌دهد که می‌تواند به بهبود دقت کمک کند.
اگر هنوز هم مشکل در افزایش دقت مدل خود دارید، می‌توانید به دنبال مدل‌های U-Net دیگری با بلوک های باقیمانده بگردید که منتشر شده‌اند. این مدل‌ها می‌توانند به شما نقطه شروع خوبی برای مدل خود بدهند و شما می‌توانید از آن‌ها برای دیدن چه چیزهایی کار می‌کنند و چه چیزهایی کار نمی‌کنند استفاده کنید.
امیدوارم که این راهنمایی به شما کمک کند!