10月12日下午，在数控中心C402会议室如期举办了学术沙龙活动，由数控中心17级博士研究生王子鸿介绍了WassersteinGAN(Generative Adversarial Network)在小样本数据增强中的应用。

本次报告主要讲解WassersteinGAN方法相对于传统的小样本数据增强方法的优势、讲者针对非图像数据将其改进的思路及实现，旨在提出的数据增强方法为大家带来启发。同时，结合讲者自身的项目经验，介绍小样本数据下WGAN结合DNN的一种新的分类预测流程方法。

报告过程中，杨建中老师、周会成老师及胡鹏程老师针对该项目给予了支持和鼓励，并且提出了诸多建设性意见。

报告的最后，数控中心的同学和老师进行了深入的探讨，营造了良好的学术交流氛围。