Descripción: En el contexto de las Redes Generativas Antagónicas (GANs), el término ‘monótono’ se refiere a funciones que mantienen una tendencia constante, ya sea aumentando o disminuyendo, sin experimentar cambios abruptos. Estas funciones son fundamentales en el diseño de algoritmos de aprendizaje automático, ya que garantizan que la función de pérdida, que mide la discrepancia entre las predicciones del modelo y los datos reales, se comporte de manera predecible. La naturaleza monótona de estas funciones permite que el proceso de optimización sea más estable y eficiente, facilitando la convergencia hacia un mínimo global. En el ámbito de las GANs, donde un generador y un discriminador compiten entre sí, el uso de funciones monótonas puede ayudar a evitar problemas como el colapso del modo, donde el generador produce un número limitado de salidas. Al implementar funciones de pérdida que son monótonas, se busca asegurar que el generador mejore continuamente su rendimiento a medida que el discriminador se vuelve más competente. Esto no solo mejora la calidad de las imágenes generadas, sino que también contribuye a un entrenamiento más robusto y efectivo de la red.
