基于小规模手写体汉字数据集的数据增强方法

摘要

针对深度卷积生成对抗网络(DCGAN)在小规模手写体汉字数据集下生成数据重复多样、分类效果较差的问题,提出结合传统数据增强方法的结合式生成方法X-DCGAN.该方法通过预增强模块给予神经网络部分更充足多样的训练数据,减少因网络过拟合与训练不充分而出现的样本重复率高、学习效果较差的状况.实验结果表明,本文方法生成的样本数据较单一方法在样本多样性方面显著提高,生成数据进行分类测试时获得的平均识别率较DCGAN方法提升了9.67％.X-DCGAN充分发挥了传统数据增强方法和生成式方法各自的优势,能够更加有效地解决小规模数据集的扩展与增强问题.