3Dアレイ分割のための3D U-Netの模範を作るには、正規化と3Dアレイ構成によってファクトを準備する必要がある。これには、整流線形ユニット（ReLU）活性化効果とピークプーリング層を伴う一連の畳み込み層が必要である。コンボルー ト層は、入力された事実から顕著なものを抽出し、プーリング層は特徴マップの次元を減らす。コンボリュート層とプーリング層の量は、事実の複雑さに応じて変えることができる。3D U-Net模範解答は、次に3D特徴マップを出力します。この3D特徴マップは、特徴マップの解像度を高めるために、一連のアップサンプリング層に向けることができます。これらのアップサンプリング層は、畳み込み層によってもたらされるノイズやアーチファクトを低減するのにも役立つ。最後に、確率的勾配降下法（SGD）やAdamのような教師あり知識アルゴリズムを用いて、3D U-Netをトレーニングすることができる。学習後、模範解答を使用して、事実の3Dアレイを実質的な構成要素に分割することができる。
以下は、Kerasライブラリを利用した、3D腫瘤解剖のための3D U-Netイメージを考案するための表現です：
```python
# import libraries
import keras 
from keras.layers import Conv3D, MaxPool3D, UpSampling3D, Input, concatenate

# define input
input_img = Input(shape=(None, None, None, 1))

# define convolutional layers
conv1 = Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
conv2 = Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1)

# define max pooling layer
max_pool = MaxPool3D((2, 2, 2))(conv2)

# define upsampling layers
up1 = UpSampling3D((2, 2, 2))(max_pool)
up2 = UpSampling3D((2, 2, 2))(up1)

# define output layers
out = Conv3D(1, (3, 3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(up2)

# define model
model = keras.Model(inputs=input_img, outputs=out)

# compile and train model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
```
Preparing your facts by normalisation and constitution into 3D array constitution is needed to make a 3D U-Net exemplar for 3D array parting. This requires a series of convolutes layers, each accompanying a rectified linear unit (ReLU) activation effect and a peak pooling layer. The convolutes layers extract salient from the enter facts, while the pooling layers reduce the dimensionality of the feature map. You can alter the quantity of convolutes layers and pooling layers depending on the complexity of the facts. The 3D U-Net exemplar then outputs a 3D feature map which can be directed into a sequence of up-sampling layers to augment the resolution of the feature map. These up-sampling layers will also help reduce any noise or artifacts introduced by the convolutes layers. Finally, the 3D U-Net can be trained using a supervised knowledge algorithm such as Stochastic Gradient Descent (SGD) or Adam. After training, the exemplar can be used to portion 3D arrays of facts into substantial components.
Here is a representation for devising a 3D U-Net image for 3D mass dissection utilizing the Keras library:
```python
# import libraries
import keras 
from keras.layers import Conv3D, MaxPool3D, UpSampling3D, Input, concatenate

# define input
input_img = Input(shape=(None, None, None, 1))

# define convolutional layers
conv1 = Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
conv2 = Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', padding='same')(conv1)

# define max pooling layer
max_pool = MaxPool3D((2, 2, 2))(conv2)

# define upsampling layers
up1 = UpSampling3D((2, 2, 2))(max_pool)
up2 = UpSampling3D((2, 2, 2))(up1)

# define output layers
out = Conv3D(1, (3, 3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(up2)

# define model
model = keras.Model(inputs=input_img, outputs=out)

# compile and train model
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
```