什么是 GAN？ 生成对抗网络 (GAN) 是一类机器学习模型，旨在生成模仿真实数据的合成数据。 GAN 由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。 生成器创建假数据样本，而判别器评估样本是真实的（来自训练数据）还是假的（由生成器生成）。 这两个网络以竞争的方式同时进行训练——生成器提高其创建逼真数据的能力，而判别器则更好地检测假数据。 随着时间的推移，这种对抗过程导致生成器产生高度逼真的合成数据。 例如，在猫的图像上训练的 GAN 可以生成新的、合理的猫图像，这些图像在原始数据集中不存在。
GAN 如何帮助数据增强？ GAN 通过生成多样化、高质量的合成数据来补充有限的训练数据集，从而增强数据增强。 传统的增强方法（例如旋转或裁剪图像）对现有数据应用简单的变换。 GAN 通过创建全新的数据点来更进一步，这些数据点保留了原始数据集的底层模式。 例如，在医学成像中，获取标记数据成本高昂或受到隐私限制，GAN 可以生成合成 MRI 扫描来扩展训练集。 这有助于机器学习模型更好地泛化，因为它们接触到更多的数据变体。 当原始数据集较小或缺乏多样性时，GAN 特别有用，从而减少了过度拟合并提高了模型的鲁棒性。
示例和实际考虑因素 一个常见的用例是使用有限的数据训练图像分类器。 假设开发人员正在构建一个模型来检测制造零件中的罕见缺陷。 使用 GAN，他们可以生成与真实缺陷分布匹配的合成缺陷图像，从而提供更多的训练示例。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具提供库来实现 GAN，并且可以针对特定任务微调预训练模型（例如，StyleGAN）。 但是，GAN 需要仔细调整——可能会出现模式崩溃（生成器产生有限种类的样本）或不稳定的训练等问题。 开发人员应通过检查在增强数据上训练的分类器是否比在原始数据集上训练的分类器表现更好来验证合成数据的质量。 尽管存在挑战，但 GAN 提供了一种强大的方法来解决实际应用中的数据稀缺问题。