Preparing your facts by normalisation and constitution into 3D array constitution is needed to make a 3D U-Net exemplar for 3D array parting. This requires a series of convolutes layers, each accompanying a rectified linear unit (ReLU) activation effect and a peak pooling layer. The convolutes layers extract salient from the enter facts, while the pooling layers reduce the dimensionality of the feature map. You can alter the quantity of convolutes layers and pooling layers depending on the complexity of the facts. The 3D U-Net exemplar then outputs a 3D feature map which can be directed into a sequence of up-sampling layers to augment the resolution of the feature map. These up-sampling layers will also help reduce any noise or artifacts introduced by the convolutes layers. Finally, the 3D U-Net can be trained using a supervised knowledge algorithm such as Stochastic Gradient Descent (SGD) or Adam. After training, the exemplar can be used to portion 3D arrays of facts into substantial components.
Here is a representation for devising a 3D U-Net image for 3D mass dissection utilizing the Keras library:
```python
# import libraries
import keras 
from keras.layers import Conv3D, MaxPool3D, UpSampling3D, Input, concatenate

# define input
input_img = Input(shape=(None, None, None, 1))

# define convolutional layers
conv1 = Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
conv2 = Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1)

# define max pooling layer
max_pool = MaxPool3D((2, 2, 2))(conv2)

# define upsampling layers
up1 = UpSampling3D((2, 2, 2))(max_pool)
up2 = UpSampling3D((2, 2, 2))(up1)

# define output layers
out = Conv3D(1, (3, 3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(up2)

# define model
model = keras.Model(inputs=input_img, outputs=out)

# compile and train model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
```
การเตรียมข้อเท็จจริงของคุณโดยการทำให้เป็นมาตรฐานและการสร้างโครงสร้างให้เป็นโครงสร้างอาเรย์ 3 มิติเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อสร้างแบบอย่าง 3D U-Net สำหรับการแยกอาเรย์ 3 มิติ ซึ่งต้องใช้ชุดของชั้น Convolutes ซึ่งแต่ละชั้นมาพร้อมกับเอฟเฟกต์การเปิดใช้งานหน่วยเชิงเส้นตรง (ReLU) และชั้นการรวมยอดสูงสุด เลเยอร์ Convolutes จะดึงจุดเด่นมาจากข้อเท็จจริงที่ป้อน ในขณะที่เลเยอร์ที่รวมเข้าด้วยกันจะลดมิติของแผนผังคุณลักษณะ คุณสามารถเปลี่ยนปริมาณของเลเยอร์ Convolutes และการรวมเลเยอร์ได้ ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของข้อเท็จจริง จากนั้นตัวอย่าง 3D U-Net จะส่งเอาต์พุตแผนผังคุณลักษณะ 3 มิติ ซึ่งสามารถนำไปยังลำดับชั้นการสุ่มตัวอย่างเพื่อเพิ่มความละเอียดของแผนผังคุณลักษณะ เลเยอร์การสุ่มตัวอย่างเหล่านี้จะช่วยลดสัญญาณรบกวนหรือสิ่งแปลกปลอมที่เกิดจากเลเยอร์ Convolutes สุดท้ายนี้ 3D U-Net สามารถฝึกอบรมได้โดยใช้อัลกอริธึมความรู้ที่ได้รับการดูแล เช่น Stochastic Gradient Descent (SGD) หรือ Adam หลังจากการฝึกอบรม ตัวอย่างดังกล่าวสามารถใช้เพื่อแบ่งอาร์เรย์ข้อเท็จจริง 3 มิติออกเป็นส่วนประกอบที่สำคัญได้ นี่คือการแสดงสำหรับการสร้างภาพ 3D U-Net สำหรับการแยกมวล 3 มิติโดยใช้ไลบรารี Keras: ```python # import libraries import keras from keras.layers import Conv3D, MaxPool3D, UpSampling3D, Input, concatenate # Defin input input_img = Input (รูปร่าง=(ไม่มี, ไม่มี, ไม่มี, 1)) # กำหนดเลเยอร์แบบหมุนวน conv1 = Conv3D(32, (3, 3, 3), การเปิดใช้งาน='relu', padding='same')(input_img) conv2 = Conv3D( 32, (3, 3, 3), การเปิดใช้งาน='relu', padding='same')(conv1) # กำหนดเลเยอร์การรวมสูงสุด max_pool = MaxPool3D((2, 2, 2))(conv2) # กำหนดเลเยอร์อัปแซมปลิง up1 = UpSampling3D((2, 2, 2))(max_pool) up2 = UpSampling3D((2, 2, 2))(up1) # กำหนดเลเยอร์เอาท์พุตออก = Conv3D(1, (3, 3, 3), การเปิดใช้งาน=' sigmoid', padding='same')(up2) # กำหนดโมเดล model = keras.Model (inputs=input_img, outputs=out) # คอมไพล์และฝึกโมเดล model.compile (ตัวเพิ่มประสิทธิภาพ = 'adam', loss = 'binary_crossentropy') model.fit(x_train, y_train, ยุค=10, ชุด_ขนาด=32) ```
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence