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数据增强对改善深度元学习的鲁棒性是有益的。然而，最近的深度元学习的数据预言方法仍然基于光度或几何操作或图像的组合。本文提出了一个生成的对抗自动说明网络（GA3N），用于扩大增强搜索空间并提高分类精度。要实现，我们首先使用gans扩展了图像增强的搜索空间。但是，主要的挑战是生成适合任务的图像。对于解决方案，我们通过优化目标和gan损失来找到最佳策略。然后，我们使用由策略网络确定的操纵和生成的样本作为改进目标任务的增强样本。为了显示我们的方法的效果，我们通过组合GA3N并在CIFAR-100和Tiny-ImageNet数据集上进行评估来实现分类网络。因此，我们比每个数据集上的最新自动说明方法获得了更好的准确性。
GA3N：生成对抗性自动仪网络
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