这种图示有何用意？
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这个示意图展示了深度学习（dl）网络应用于多患者mri数据集的实验设计。该设计主要包括三个步骤：留一交叉验证（leave-one-out, loo）、实时反馈（real-time feedback, rt-fr）和迁移学习。其目的是直观地展示如何在mri数据集上训练和测试dl网络，以及如何通过迁移学习让网络逐步适应并提升性能。
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“leave-one-out”是什么意思？
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"留一法"（leave-one-out，简称loo）是机器学习和深度学习模型中常用的一种交叉验证技术。在这种方法中，每次从训练数据集中移除一个患者的资料，然后使用剩余患者的数据来训练模型。接着，用被留出的那名患者的资料测试模型性能。这个过程会重复进行，确保每个患者的资料都被用于测试一次。loo有助于评估模型对新、未见过数据的泛化能力，并估计其在未来的患者数据上的表现。
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在这种情况下，迁移学习的目的是什么？
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在这种情况下，迁移学习被用来提升深度学习网络在特定患者数据上的性能。在用n-1（排除待预测的患者）位患者的规划mri训练了网络后，将这位患者的规划mri（患者n）添加到网络中。这个更新后的网络称为n-1+p，然后会用待预测患者的放疗阶段的mri进行测试。通过将留出患者的规划mri纳入网络，迁移学习使得模型能够适应并微调其对这位特定患者的性能，从而可能提供更精确的预测和结果。
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