GANをデータ拡張に使用できますか？

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生成的敵対的ネットワーク（GAN）をデータ拡張（つまり、データセットに追加される合成例を生成する）に使用できますか？拡張データセットでトレーニングされたモデルのパフォーマンスに影響がありますか？

machine-learning  neural-networks  gan  data-augmentation 
— ErroriSalvo
ソース
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理論的な観点からだけでは、これは不可能です。GANが特定のデータセットでトレーニングされる場合、GANはそのデータセットで表される情報のみを学習できます。その後、このGANを使用して新しいデータを生成すると、元のデータと同じスペースからデータが生成されます。GANをトレーニングすることにより、データセットに新しい情報を追加しないため、当然GANはデータを生成できません元のデータセットのスペースよりも大きいスペースから。したがって、この合成データには新しい情報が含まれないため、GANを使用して新しいトレーニングデータを生成しようとしても意味がありません。
— Alex、
3
この質問が閉じられた理由がわかりません。質問は確かに非常に興味深いものです。この問題に関して私たちが実施した調査へのリンクを追加したいのですが、誰か興味があれば、お知らせください。関連するコードはここにあります。
— Djib2011
同意する。再開していただきありがとうございます。あなたの研究を答えとして説明できますか？
— ErroriSalvo

回答:

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はい、GANを使用して、追加のデータの形式として追加のデータを「半透明化」できます。

あなたが求めていることのほとんどを行うこれらの論文を見てください：

GANが十分にトレーニングされている場合、これがモデルのパフォーマンス向上に役立たない理由はありません。GANが悪いと、ゴミが出ます。

— シマオ
ソース
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