Descripción: La ejemplarización en el contexto de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) se refiere al proceso de crear instancias ejemplares que se utilizan para el entrenamiento o la evaluación de modelos. Este proceso es fundamental para garantizar que los modelos generativos aprendan de manera efectiva a partir de un conjunto de datos representativo. La ejemplarización implica seleccionar y preparar datos que reflejen las características deseadas del dominio de aplicación, lo que permite al modelo aprender patrones y generar nuevas instancias que sean coherentes con los datos originales. En el caso de las GANs, que consisten en dos redes neuronales que compiten entre sí, la calidad de los ejemplos utilizados para el entrenamiento puede influir significativamente en el rendimiento del modelo. La ejemplarización no solo se limita a la selección de datos, sino que también puede incluir técnicas de aumento de datos, donde se generan variaciones de los ejemplos existentes para enriquecer el conjunto de entrenamiento. Este enfoque es crucial para mejorar la robustez y la generalización del modelo, permitiendo que las GANs produzcan resultados más realistas y variados. En resumen, la ejemplarización es un componente esencial en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, especialmente en el contexto de las GANs, donde la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento son determinantes para el éxito del modelo.
