GAN 合成是指利用生成对抗网络（GAN）生成更多训练数据的过程。通过训练两个神经网络——一个生成合成数据的生成器和一个区分真实数据与虚假数据的判别器，GAN 能够生成高度逼真的样本，模拟原始数据集的特征，从而增加训练材料的数量和多样性。
