我有一个具有 2 个输入和一个输出的神经网络，如下所示：

input    | output
____________________
 a    | b   |  c       
 5.15 |3.17 | 0.0607
 4.61 |2.91 | 0.1551

等等。

我有 75 个样本，其中 50 个用于训练，25 个用于测试。

但是，我觉得训练样本还不够。因为我不能提供更多的真实样本（由于时间限制），我想用假数据训练网络：

例如，我知道a参数的范围是从 3 到 14，并且b参数约为参数的 65% a。我也知道这c是一个介于 0 和 1 之间的数字，并且当 a 和 b 增加时它会增加。

所以，我想做的是使用上述限制（大约 20 个样本）生成一些数据。例如，假设a = 13,b = 8和c= 0.95, 并在使用真实样本训练网络之前使用这些样本训练网络。

有没有人研究过这样做对神经网络的影响？是否有可能知道网络上的效果是好是坏？如果我想这样做，有什么建议/指南吗？