從此，我學會了連草稿都要備份。
很久以前，人們對於更深的網路已經走火入魔了(？)，但是越深的網路越來越有可能梯度消失，在不斷covolution下，微小的很難去保存，直到resnet 這個網路解決了這個問題。
merge6 = concatenate([drop4,up6], axis = 3)
實現很簡單就是把兩個大小一樣的feature maps合併。
基本上所有的有關Unet結構都快介紹完畢了，繼續讀論文。
[1] [concatenate] (https://keras.io/api/layers/merging_layers/concatenate/)
[2] zhixuhao's unet
[3] Computer Vision Group
[4] 【圖解AI：動圖】各種型別的卷積，你認全了嗎？
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