本文探讨了神经网络在相位恢复和全息图像重建中的应用，能够消除空间伪影，提高成像速度和准确性。通过机器学习优化显微镜照明模式，提升实验结果的准确性。结合深度学习与物理模型，提出混合框架解决计算显微术中的逆问题，增强图像质量。深度学习在生物成像中的应用展现了其提升成像工具性能的潜力。

深度学习技术与生物光子学装置的整合在生物成像领域开辟了新的前景。通过在大量数据上训练的深度学习模型，可以提高生物光子成像的各个方面。本文回顾了研究人员在生物光子学装置中故意损害的多种测量方面，并讨论了成功采用这一策略的各种生物光子学方法。最后，提供了对未来可能性的观点，希望激发读者探索新的平衡方法。