第3章 基于生成对抗网络的新方法及其在生成中的应用（3/5）
包括数据增强、预训练与微调结合、对抗训练的优化等。
（三）损失函数的设计
结合小样本特点设计合适的生成损失和判别损失函数。
四、实验与结果分析
（一）数据集和实验设置
选择具有代表性的小样本数据集，并详细说明实验的参数设置和评估指标。
（二）与现有方法的对比实验
将所提出的方法与其他小样本学习和图像生成方法进行对比，展示在生成质量、多样性和样本利用效率等方面的优势。
（三）消融实验
通过逐步去除或修改所提出方法的关键组件，分析各部分对性能的影响。
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