GAN Network的数据增强功能可识别手写字母

Question

我有一个简短的数据集，用于识别孟加拉字母（9600数据用于训练，3000用于测试）。 课程总数：50。

这似乎是一小部分数据。 因此，我试图通过ImageDataGenerator中的keras.preprocessing.image来扩充数据集。运行良好。

现在，我正尝试通过GAN network扩充数据以生成更大的数据集。

我已经阅读了一些基础知识并遵循了一些教程。就像deeplearning4j.org的this one一样，并紧随Github的code。

但是我不知如何生成增强数据。

也许，我缺少一些策略。有人可以告诉我使用GAN生成数据的策略吗？

我的策略是：

1. 准备training和test数据集。
2. 培训Generator和discriminator。
3. 通过Generator生成新图像
4. 尝试区分real和fake图片

在100个时代之后，我得到了：