Nyiapkeun fakta anjeun ku normalisasi sareng konstitusi kana konstitusi array 3D diperyogikeun pikeun ngadamel conto lapisan U-Net 3D pikeun pamisah array 3D. Ieu peryogi serangkaian lapisan konvolut, masing-masing ngiringan épék aktivasi unit linier (ReLU) anu dibenerkeun sareng lapisan puncak. Lapisan konvolut narik penting tina fakta asup, sedengkeun lapisan pooling ngirangan dimensi peta fitur. Anjeun tiasa ngarobih jumlah lapisan konvolut sareng lapisan pooling gumantung kana kompleksitas fakta. Convolut U-Net 3D teras ngahasilkeun peta fitur 3D anu tiasa diarahkeun kana sékekuénsi lapisan konvolut-convolut pikeun resolusi peta. Ieu lapisan konvolut-convolut bakal ngirangan input data, sedengkeun lapisan pooling ngirangan dimensi peta fitur.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence