Spatial Distribution Analysis of Images in GAN Training with Small Datasets - Buzuti, Lucas F.; Heiderich, Tatiany M.; Thomaz, Carlos E. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2022: Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2022.227413, 2022)
Redes Adversárias Generativas (GANs) estão sendo cada vez mais usadas para gerar artificialmente vários tipos de dados. O treinamento dessas redes requer um conjunto de dados suficientemente grande e se torna um desafio com pequenos conjuntos. Trabalhos recentes propuseram novas abordagens para o treinamento de GANs com poucas amostras. Este trabalho analisa a distribuição espacial dos dados reais e sintéticos desses conjuntos, construindo subespaços de forma aleatória e variando o nível de espalhamento. Para variar o nível de espalhamento, este trabalho propõe o algoritmo k-Amostras Esparsas. Os resultados mostraram que pequenos conjuntos com uma distribuição espacial mais espalhada tendem a gerar dados com mais diversidade.