数据增强生成对抗网络

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习技术，可以用于数据增强。数据增强是通过对原始数据进行变换和扩充，增加数据样本的多样性，从而改善模型的泛化能力。GAN通过生成虚拟样本来扩充训练数据，从而提高模型的鲁棒性。特别是在数据集较小的情况下，数据增强对模型的性能提升非常有帮助。通过使用GAN进行数据增强，我们可以生成更多多样的数据样本，使得模型更好地学习和泛化，进而提高深度学习任务的效果和创新能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何使用生成对抗网络（GAN）进行图像生成和数据增强？](https://blog.csdn.net/huidhsu/article/details/131857269)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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