使用生成对抗网络（GAN）进行数据增强以进行缺陷检测

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，可以用于生成逼真的合成数据。在缺陷检测等任务中，数据的质量和多样性对于模型的训练和性能至关重要。因此，使用GAN进行数据增强是一种有效的方法，可以增加训练数据的数量和质量，从而提高缺陷检测系统的性能。

GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成。生成器负责生成合成数据样本，而判别器则负责将合成数据与真实数据进行区分。通过不断的对抗训练，生成器学习生成逼真的合成数据，而判别器学习准确地区分真实数据和合成数据。

下面我们将使用GAN进行数据增强以进行缺陷检测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras <