经过ＧＡＮ网络生成样本的一些想法创造数据

GAN的初始目的是基于大量的无标记数据无监督地学习生成器G，具有生成各类形态（图像、语音、语言等）的数据能力。随着研究的深刻与发展，以生成图像为例，GAN可以生成百万级分辨率的高清图像[6]。实际上，GAN生成数据并非无标记真实数据的单纯复现，而是具有必定的数据内插和外插做用，能够做为一种数据增广方式结合其它数据更好地训练各类学习模型。进而，经过在生成器的输入同时包括随机变量z和隐码c并最大化生成

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