深度学习对医学成像产生了极大的兴趣，特别是在使用卷积神经网络（CNN）来开发自动诊断工具方面。其非侵入性获取的设施使视网膜底面成像适合这种自动化方法。使用CNN分析底面图像的最新工作依靠访问大量数据进行培训和验证 - 成千上万的图像。但是，数据驻留和数据隐私限制阻碍了这种方法在患者机密性是任务的医疗环境中的适用性。在这里，我们展示了小型数据集上DL的性能的结果，以从眼睛图像中对患者性别进行分类 - 直到最近，底眼前图像中才出现或可量化的特征。我们微调了一个RESNET-152模型，其最后一层已修改以进行二进制分类。在几个实验中，我们使用一个私人（DOV）和一个公共（ODIR）数据源评估在小数据集上下文中的性能。我们的模型使用大约2500张底面图像开发，实现了高达0.72的AUC评分（95％CI：[0.67，0.77]）。尽管与文献中的先前工作相比，数据集大小降低了近1000倍，但这仅仅是降低25％的性能。即使从视网膜图像中进行性别分类等艰巨的任务，我们也会发现使用非常小的数据集可以进行分类。此外，我们在DOV和ODIR之间进行了域适应实验。探索数据策展对培训和概括性的影响；并调查模型结合在小型开发数据集中最大化CNN分类器性能。
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