该模型无法通过大量数据产生更好的结果的原因可能是什么？

因此，当我与Jeff Heatons网站上的Keras GAN一起玩时。
俗话说，我们拥有的数据越多，我们应该得到的结果就越好。我想检验这个假设。另外，我想知道GAN是否可能只是从数据中复制样本。

这就是为什么我创建的图像的编号范围是1到20000：

• 128px x 128px


• 数字居中


• 全部使用相同的颜色（深蓝色和黄色）

因此，为了验证这一理论，我首先用5000张图像训练了GAN。这是我得到的结果：

然后我训练了20000张图像：

我看不到有什么大的改善。是什么赋予了？我是否需要尝试更多的图像（50,000张）？我需要改进GAN的体系结构吗？

您不需要修改GAN的体系结构。

如果我是你，我将首先开始寻找一个好的指标来检查您的结果改善/恶化的情况。

老实说，当我查看两个不同的批次时，第二个看起来更多样化，因此GAN能够看到更多图片，因此能够产生更大范围的数字是很有意义的。