以往訓練一個基於神經網路的深度學習模型往往需要非常龐大的數據量，然而這些數據在許多領域譬如醫療，並非如此好取得。
以往訓練一個基於神經網路的深度學習模型往往需要非常龐大的數據量，然而這些數據在許多領域譬如醫療，並非如此好取得。 這也是為何研究員往往利用某些數據增強的技術，例如將同樣的照片翻轉過來，來增加既有的數據量， 然而隨著GAN的技術成熟度逐漸增加，許多領域的研究可以直接模擬出新數據，讓只有小數據量的環境也能建立許多有意義的模型。