机构名称：
¥ 1.0
通过应用一组过滤器来处理数据，以产生最终响应（例如输出）。神经网络自行设置训练过程中使用的过滤器的权重。过滤器在训练阶段之前定义，但可以在学习过程中进行优化。在学习阶段，可以提高算法性能。在训练期间分配数据时，可以监督此阶段。它也可以是无监督的，在这种情况下，设备会创建自己的输入样本。算法的训练和开发阶段通常分为训练、验证和测试数据集。这些数据集不应重复：因此，其中一个数据集（例如，训练）中的图像不应在任何其他数据集（例如，验证）中使用。训练阶段使用的数据集可以作为子集，并且可以通过反向传播收集的信息进行优化。验证中使用的数据集用于选择参数和调整，以及实施训练条件。训练阶段结束后，使用独立的测试数据，这些数据是使用不同的设备从不同临床环境下的不同人群中捕获的。
人工智能在眼科中的应用：叙述性综述
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