针对手写蒙古文字元数据集样本少且多样性差的问题，提出融合边缘注意力的条件手写蒙古文字元生成模型。模型在条件生成对抗网络的基础上引入了边缘注意力机制，使得数据生成模块对手写蒙古文字元边缘变化更加敏感，增加特征多样正则项在一定程度损失避免模式崩溃并使得生成样本更具多样性。在MNIST和手写蒙古文数据集进行了大量实验，结果表明提出模型样本增强效果优于GAN、CGAN，并且增强后的样本能够有效提升文字识别模型的性能。
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