本文介绍了如何利用Java和深度学习框架DL4J实现U-Net神经网络模型，该模型常用于图像分割任务。文中详细阐述了构建U-Net模型的步骤，包括设置输入参数、构建编码器和解码器结构，以及使用Adam优化算法。通过添加必要的层如ConvolutionLayer、SubsamplingLayer和Deconvolution2D，实现了U-Net的架构。此外，还提到了如何根据需求调整和扩展模型，并进行训练和测试。U-Net模型在医学图像处理、自动驾驶等多个领域有广泛应用。
Java实现U-Net神经网络模型
U-Net是一种常用于图像分割任务的深度学习模型，其结构由对称的编码器和解码器组成。编码器用于提取图像的特征表示，而解码器则将特征映射恢复到原始图像的尺寸。在本文中，我们将使用Java语言来实现U-Net模型，借助深度学习框架DL4J（DeepLearning4j）来搭建和训练这个模型。
首先，我们需要导入DL4J库的相关依赖。DL4J是一个适用于Java平台的深度学习库，支持各种类型的神经网络模型构建和训练。添加以下依赖项到您的Java项目的pom.xml文件中：
<dependencies>
<dependency>
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