基于生成对抗网络的数据增强方法

生成对抗网络数据增强图片分类卷积神经网络

深度学习在分类任务上取得了革命性的突破，但是需要大量的有标签数据作为支撑.当数据匮乏的时候，神经网络极易出现过拟合的问题，这种现象在小规模数据集上尤为明显.针对这一难题，本文提出了一种基于生成对抗网络的数据增强方法，并将其应用于解决由于数据匮乏，神经网络难以训练的问题.实验结果表明，合成的数据和真实的数据相比既具有语义上的相似性，同时又能呈现出文本上的多样性；加入合成的数据后，神经网络能够更加稳定地训练，而且分类的准确度也有了进一步的提高.将提出的算法和其他一些数据增强的技术对比，我们的方法结果最好，从而证明了这种技术的可行性和有效性.

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