我正在努力训练tenserflow U-net，用于心脏的多级分割。我有3个标签，预测有3个概率图（每个标签有一个概率图）。我使用动量优化器进行了训练，动量优化器也是网络的默认优化器。在最开始的迭代中，标签1和标签2的概率映射是不同的，但是在一些迭代（或时期）之后，标签1和标签2的概率图变得彼此完全相同，并且在技术上我具有二进制标签分段。我见过其他网络有类似U-net的架构，他们已经训练过多类数据集。我想找到一些U-net的多类分段示例，但所有示例都是二进制的。
试试这个带有四个类here的U-net示例