用CGAN可以生成指定类别且质量不错的MNIST图像，但是将这些图像输入到预训练好的MNIST分类模型中准确率很低，请问这是什么原因？

我在MNIST上训练了CGAN，可以生成我认为质量很不错的图像，如下所示：

这些图像看起来也挺真实的，把他们喂入一个预训练好的MNIST分类模型（测试集上准确率达到98.5%）。某些类别的fake image能表现出90%以上的分类准确率（如1，5，7），而某些类别的分类准确率很低，只有个位数的准确率（如3，4，8）。

我的理解是某些类别生成的fake图像虽然看似真实，但是有一些潜在的特征与real image有差别。

想问下大家对于这个问题怎么看呀，救救孩子

也许你的minist判别程序过拟合了。考虑采用防止过拟合的手段，比如l1 l2正则，dropout，提前终止训练