一种样本数据扩充方法、装置、电子设备及存储介质

本发明实施例公开了一种样本数据扩充方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数字成像和深度学习技术领域，其中，所述方法包括：获取样本数据集的数字显微成像和标注作为训练集，设计初始数据扩充模型，根据初始数据扩充模型得到输出图像，初始数据扩充模型包括特征提取模型，特征生成模型和特征判别模型，使用特征判别模型对输入图像和输出图像进行对比得到损失值，根据损失值优化特征生成模型，使用训练集对初始数据扩充模型进行迭代优化直至达到设定条件，得到训练好的数据扩充模型，使用数据扩充模型对样本数据集进行扩充。本发明解决了现有技术只能在小样本数据集上进行模型训练，容易出现过拟合，泛化能力较差，难以取得良好效果的问题。