我正在尝试训练tenserflow U-net，以进行心脏的多类分割。我有3个标签，预测有3个概率图（每个标签一个概率图）。我训练了动量优化器，它也是网络的默认优化器。在最开始的迭代中，标签1和标签2的概率图是不同的，但是在某些迭代（或历元）之后，标签1和标签2的概率图变得彼此完全一样，从技术上讲，我具有二进制标签分割。我见过其他网络具有类似U-net的架构，并且已经在多类数据集上进行了训练。我想找到一些使用U-net的多类细分示例，但所有示例都是二进制的。
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