GAN小样本数据增强

GAN（Generative Adversarial Networks）中的小样本数据增强是一个技术，用于处理训练集中样本数量有限的问题。特别适用于那些难以获取大量标注数据的情况，比如医疗图像分析、文本生成等领域。GAN由两个神经网络模型组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。在这个场景中，生成器尝试从少量原始样本学习数据分布，然后生成新的合成样本；判别器则负责判断输入是真实样本还是生成样本。

对于小样本，生成器利用现有的有限信息尽可能地模仿真实数据集的模式。通过迭代训练，生成器逐渐提高生成样本的质量，使其更难被判别器区分。这种过程有助于提升模型对少数样本的理解和泛化能力，从而扩展了数据集，使得模型在实际应用中能更好地应对未知或较少的数据。