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生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）因其强大的数据生成与表

示学习能力，已成为深度学习领域的研究热点，并广泛应用于图像分类任务。然而深度

学习以数据为驱动，传统GANs性能依赖于大量高质量标签数据。而现实场景中获取高

质量标注数据的代价昂贵。将半监督学习引入生成对抗网络，可充分利用有限的标签数

据与大量的无标签数据提升模型泛化能力。现阶