Kann ein GAN zur Datenerweiterung verwendet werden?

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Kann ein generatives kontradiktorisches Netzwerk (GAN) zur Datenerweiterung verwendet werden (dh um synthetische Beispiele zu generieren, die einem Datensatz hinzugefügt werden)? Würde sich dies auf die Leistung eines Modells auswirken, das auf dem erweiterten Datensatz trainiert wurde?

machine-learning  neural-networks  gan  data-augmentation 
— ErroriSalvo
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Nur aus theoretischer Sicht kann dies nicht möglich sein. Wenn ein GAN für einen bestimmten Datensatz trainiert wird, kann es nur die in diesem Datensatz dargestellten Informationen lernen. Wenn Sie diese GAN dann zum Generieren neuer Daten verwenden, werden Daten aus demselben Bereich generiert, in dem sich die Originaldaten befinden. Durch das Trainieren einer GAN fügen Sie dem Datensatz keine neuen Informationen hinzu, sodass die GAN natürlich keine Daten erzeugen kann aus einem größeren Raum als dem Raum des ursprünglichen Datensatzes. Es ist daher sinnlos zu versuchen, neue Trainingsdaten mit einem GAN zu generieren, da diese synthetischen Daten keine neuen Informationen enthalten.
— Alex
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Ich verstehe nicht, warum diese Frage geschlossen wurde. Die Frage ist in der Tat sehr interessant. Wenn jemand interessiert ist, möchte ich einen Link zu einer Studie hinzufügen , die wir zu diesem Thema durchgeführt haben. Den entsprechenden Code finden Sie hier .
— Djib2011
Genau. Danke für die Wiedereröffnung. Könnten Sie Ihre Studie als Antwort beschreiben?
— ErroriSalvo

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