生成对抗网络实战：chapter04数据集处理与优化全解析

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生成对抗网络（GAN）是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型，通过两者的对抗训练实现数据生成。chapter04 数据集是一个常用于 GAN 训练的基准数据集，包含丰富的类别和样本，但存在数据分布不均、噪声等问题。

数据不平衡：某些类别样本过多，导致模型偏向于生成这些类别。
噪声数据：数据集中的异常样本会影响模型训练效果。
样本质量差：部分样本分辨率低或标注不准确。
分布不均：数据分布不符合实际应用场景。

噪声过滤：通过统计方法或聚类算法识别并移除异常样本。
样本筛选：根据图像质量评分（如清晰度、对比度）筛选高质量样本。
标准化处理 ：将数据归一化到统一范围（如[-1, 1] 或[0, 1]）。

几何变换：旋转、翻转、缩放等增加样本多样性。
颜色调整：亮度、对比度、饱和度等随机调整。
混合样本：通过插值或拼接生成新样本。

过采样：对少数类别样本进行复制或生成新样本。
欠采样：随机移除多数类别样本以减少不平衡。
权重调整：在损失函数中为不同类别分配不同权重。

import numpy as np
from sklearn.utils import resample

# 数据标准化
def normalize_data(data):
    return (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data))

# 过采样少数类别
def oversample_minority_class(X, y, target_samples):
    minority_class = np.argmin(np.bincount(y))
    X_minority = X[y == minority_class]
    X_minority_oversampled = resample(X_minority, 
                                     n_samples=target_samples, 
                                     random_state=42)
    return np.concatenate([X, X_minority_oversampled])

# 数据增强：随机旋转
def random_rotate(image, max_angle=30):
    angle = np.random.uniform(-max_angle, max_angle)
    # 使用 OpenCV 或 PIL 实现旋转
    return rotated_image