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-  UNet v17 — Lung Segmentation — Results Report
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-  Total epochs trained  : 39
-  Best epoch            : 7
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-  BEST VALIDATION CHECKPOINT (Epoch 7)
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-  Dice (overall)        : 0.9044
-  Dice (lung only)      : 0.8773
-  IoU                   : 0.8722
-  Sensitivity           : 0.9417
-  Specificity           : 0.9878
-  Val Loss              : 0.0895
-  Train Dice            : 0.9070
-  Train Loss            : 0.0365
-  LR at best epoch      : 0.000091
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-  LAST EPOCH (39)
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-  Dice (overall)        : 0.9018
-  Dice (lung only)      : 0.8771
-  IoU                   : 0.8692
-  Sensitivity           : 0.9428
-  Specificity           : 0.9878
-  Val Loss              : 0.1054
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-  HYPERPARAMETERS (from Cell 4)
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-  Batch size            : 8
-  LR (initial)          : 1e-4
-  Optimizer             : AdamW  (weight_decay=1e-4)
-  Scheduler             : LinearWarmup(5ep) → CosineWarmRestarts
-  Loss                  : 0.5·BCE + 0.5·Dice
-  Dropout enc shallow   : 0.10
-  Dropout enc deep      : 0.20
-  Dropout bottleneck    : 0.30
-  Dropout decoder       : 0.10
-  Max epochs            : 70
-  Early stopping patience: 20
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-  MODEL
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-  Architecture          : UNetV3 (2-D U-Net + spatial Dropout2d)
-  Base channels         : 32
-  Normalization         : InstanceNorm2d (affine=True)
-  Input                 : 1-channel CT slice
-  Task                  : Binary lung segmentation
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