COMET（COherent Muon to Electron Transition）实验是高能物理领域通过μ-e转换寻找超出标准模型的新物理实验。COMET实验分为两期进行,一期实验测量束流本底,并在单事例精度为3×10-15下寻找μ-e转换。COMET实验的设计和优化需要用到大量的模拟数据,但使用蒙特卡洛全模拟方法进行模拟耗时巨大,为了增大模拟数据统计量,需要对模拟数据进行重采样（resampling）。使用传统直方图采样方法会丢失稀疏分布数据的随机性,因此提出使用深度学习中的生成对抗网络（GAN）来对数据重采样,学习模拟数据的潜在分布。在本文中,将COMET实验中的蒙特卡洛全模拟数据作为训练数据输入网络,训练过程中生成器和判别器会进行零和博弈,通过生成器对模拟数据进行重采样。需要攻克的难点主要有以下几点:首先,COMET实验对数据的精度要求较高,而GAN算法在学习一些物理量的精细结构时不是那么理想,需要针对不同物理量的数据分布特征使用一些数据预处理方法。然后,希望能够实现一个网络产生多种粒子数据,这对网络的稳定性以及网络本身的设计提出了一定的要求。所做的工作主要如下:首先,由于物理数据本身的物理特性与几何特性,使训练数据有一些特殊的精细结构特征,针对这些特征,对数据进行了一系列预处理操作,包括降维、变换、归一化等。其次,在网络模型的设计上,使用WGAN GP（WGAN）,避免了训练过程中的梯度消失,模式崩塌等问题。此外,借鉴CGAN中条件信息的思想,在网络中加入条件信息用以区分不同类型的数据,从而实现多种粒子数据的全模拟。最后,本文通过对采样得到的生成样本分布与蒙特卡洛模拟样本分布对比的定性分析与时间性能的定量分析,表明GAN采样得到的数据在准确度上达到了预期的要求,在时间上比传统模拟方法领先5个数量级。通过对GAN,直方图重采样,蒙特卡洛全模拟三种方法产生的数据分布进行对比,显示GAN在稀疏数据的产生上相比直方图重采样方法具有随机性。目前GAN用于高强度前沿的物理实验仍处于探索阶段,本文的结果可以为进一步探索GAN在粒子物理实验中的应用提供研究基础。