一种基于生成对抗网络和多模态数据的智能数据增强方法、装置及介质

本发明涉及人工智能领域，具体是一种基于生成对抗网络和多模态数据的智能数据增强方法、装置及介质。本发明先对多模态数据进行预处理，然后进行多模态特征融合，在构建生成对抗网络模型并训练，最后基于训练好的生成对抗网络进行数据增强。本发明利用生成对抗网络生成高质量的合成数据样本，并基于多模态数据利用不同模态数据之间的互补信息，生成更为丰富和多样化的数据样本，有效提升了训练数据集的质量和多样性，从而提高了机器学习模型的性能和泛化能力。这种方法不仅适用于单一模态数据，还可以在多模态数据的场景中广泛应用，具有广泛的应用前景和实际价值。