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引言

在深度学习驱动的图像分割任务中，科学合理的实验设计是成功的关键。本文将全面阐述 U-Net++ 模型的优化流程，涵盖从基线建立、参数调优到模型框架深度优化的完整方法论。
整体思路如下：

1. 基线模型：稳固的起点

1.1 学习率消融实验

学习率是深度学习模型中至关重要的超参数之一，它直接影响模型的收敛速度和最终性能。我们采用系统化的消融实验来确定最佳学习率。

​实验设计​：

• 对比学习率：0.01、0.001、0.0001、0.00001
• 每个设置训练相同轮数
• 监控损失函数和 IoU（交并比）曲线

​结果分析​：

• ​学习率 0.01​：收敛过快，易陷入局部最优
• ​学习率 0.001​：收敛较稳定，但可能未达最优
• ​学习率 0.0001​：损失曲线平滑，IoU 稳定提升
• ​学习率 0.0