请介绍如何利用TensorFlow实现iTracker模型的眼动追踪数据处理、模型训练及优化，并分享一个样本采集策略。

眼动追踪技术是一种强大的工具，可以帮助我们理解人类视觉行为和注意力分布。iTracker模型结合深度学习方法，特别是神经网络，提供了从原始眼动数据到精确追踪用户凝视点的完整解决方案。要使用TensorFlow实现iTracker模型的眼动追踪，我们需要经过以下几个步骤：

参考资源链接：[Eye Tracking技术解析：iTracker模型与深度学习应用](https://wenku.csdn.net/doc/4wf5vp4hqi?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，进行样本采集是至关重要的一步。我们需要确保数据集多样化，能够代表不同的用户群体、环境条件和设备。一种有效的策略是使用多台设备在不同光照和背景条件下记录用户的眼动数据。数据预处理包括对原始眼动数据进行清洗、归一化，并将其标注以构建训练和测试数据集。

接下来，我们要在TensorFlow框架中构建iTracker模型。通常，这个模型基于卷积神经网络（CNN）或其他类型的神经网络来处理图像数据，提取重要的特征。在构建模型时，可以使用TensorFlow的高级API Keras来简化模型设计和训练过程。例如，模型可以定义为一系列卷积层、池化层和全连接层，最后输出注视点坐标或感兴趣区域。

然后是模型的训练过程。使用TensorFlow可以方便地设置损失函数和优化器，通过反向传播算法来更新网络权重。在训练过程中，需要监控模型在验证集上的性能指标，例如损失值和准确率，以防止过拟合并优化模型结构。

最后，模型的可解释性也是至关重要的。这涉及到对模型进行可视化，理解哪些特征和区域对模型的预测起着决定性作用。可解释性网络可以帮助我们洞察模型的决策过程，进而改进模型设计或样本采集策略。

在TensorFlow中实现以上步骤的代码示例可以涉及到模型构建、数据加载、训练循环和评估指标等多个方面。具体代码在此略去，但可以参考《Eye Tracking技术解析：iTracker模型与深度学习应用》论文，其中可能提供了详细的代码实现和操作指导。

完成以上步骤后，你将能够运用iTracker模型和TensorFlow深度学习框架，进行眼动追踪数据的有效处理、模型训练和优化。对于希望深入了解眼动追踪技术及其在科研和商业领域的应用的读者，建议进一步阅读论文《Eye Tracking for Everyone》和其他相关资源。

参考资源链接：[Eye Tracking技术解析：iTracker模型与深度学习应用](https://wenku.csdn.net/doc/4wf5vp4hqi?spm=1055.2569.3001.10343)