用于数据增强的GAN

Question

我正在使用生成的对抗性网络来增加我的数据，我已经使用了深层卷积GAN来实现这个目的，但是他们并没有学习正确的数据分布，所以请建议我使用哪一个GAN来实现这个目的？

Answer 1

所以对你的问题几乎没有什么可能的答案。首先，您正在提到深层卷积GAN，它指的是网络的体系结构。因此，您可以更改架构或更改GANs中使用的损失函数，这两者都可以产生积极或消极的效果。此外，您还提到没有学习正确的数据分布，也可能发生您的数据是问题，即太少的样本，没有代表性的样本等。

你的问题没有明确的答案，你必须尝试哪一个对你的数据集最有效。

但是你可以尝试一些关于损失的暗示:瓦瑟斯坦距离，改进的WassersteinGAN，边界平衡GAN。在他们的所有出版物中，这些体系结构也被发布。