InfoGAN算法中修改训练集的步骤

1. 首先需要准备一个原始的训练集，包含多个样本。

2. 对于每个样本，需要提取其特征向量。可以使用现有的特征提取算法，如卷积神经网络（CNN）或自编码器（Autoencoder）。

3. 将提取的特征向量作为输入，使用InfoGAN模型进行训练。

4. 在训练过程中，可以通过调整噪声向量和其他潜在因素的值来生成不同的图像。这些生成的图像可以与真实图像一起作为新的训练集。

5. 可以重复上述步骤，生成更多的训练数据，用于提高模型的准确性和泛化能力。

需要注意的是，训练数据的质量对于模型的性能至关重要。因此，应该尽可能选择高质量的原始数据，并保持生成的新数据与原始数据的相似性。