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在使用生成对抗神?#19994;?#22235;（GAN）进行样本集的扩充时，需要以下几个步骤：

1.首先建立一个生成器模型来生成新的样本数据。该模型通常包含一个随机初始输入向量、一系列可学习参数、一系列卷积神?#19994;?#30340;隐藏层以及一个输出层。

2.然后定义一个对抗性网络来评估生成的样本是否真实。该对抗性网络通常由三部分组成，包括一个真实图片输入层、随机初始输入向量以及对应于真实图片的目标向量。

3.在此之上，将使用不断优化的方法来不断调整生成器参数从而使得GAM能够产生尽可能多真实感的图片。

4.最后将这些新产生的图片加入原始样本集中从而扩大原始样本集并改进整体质量。