Descripción: La regularización hinge es una técnica utilizada para mejorar la generalización de los modelos de aprendizaje automático al agregar un término de regularización basado en la pérdida hinge. Esta técnica se inspira en el concepto de la función de pérdida hinge, que se utiliza comúnmente en máquinas de soporte vectorial (SVM) para clasificaciones. En el contexto de las redes generativas antagónicas (GAN), la regularización hinge busca mitigar problemas como el sobreajuste, que puede ocurrir cuando el generador o el discriminador se ajustan demasiado a los datos de entrenamiento. Al incorporar la regularización hinge, se establece un equilibrio entre la capacidad de los modelos para aprender patrones complejos y su habilidad para generalizar a datos no vistos. Esto se logra penalizando las predicciones que se desvían de un margen aceptable, lo que fomenta una mayor robustez en el aprendizaje. La regularización hinge se ha convertido en una herramienta valiosa en el entrenamiento de modelos generativos, ya que permite mejorar la estabilidad del proceso de entrenamiento y la calidad de las muestras generadas, contribuyendo así a un rendimiento más efectivo en diversas aplicaciones de generación de datos.
