Um für einen gegebenen Schreibstil ein zuverlässiges Erkennungssystem zu trainieren, braucht es eine große Anzahl annotierter Textzeilen. Es ist deshalb schwierig, seltene Hände automatisch zu transkribieren, da der entsprechende Schreibstil nicht oder nur ungenügend in den Trainingsdaten repräsentiert ist. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Data Augmentation</hi> kann verwendet werden, um die Trainingsdaten automatisch mit weiteren Beispielen anzureichern und so den Lernprozess zu unterstützen. In unserer Arbeit verfolgen wir dazu einen vielversprechenden Ansatz: Wir lernen die Schreibstile von seltenen Händen mittels <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Generative Adversarial Networks (GANs)</hi>, um anschließend beliebige Texte zu synthetisieren und den Trainingsdaten als zusätzliche Lernbeispiele hinzuzufügen.