Descripción: El GAN Ponderado, o Weighted GAN, es una variante de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) que incorpora un sistema de pesos en el proceso de entrenamiento. Este enfoque permite equilibrar las contribuciones de diferentes muestras de datos, lo que resulta en una generación de imágenes o datos más representativa y de mayor calidad. En un GAN tradicional, el generador y el discriminador compiten entre sí para mejorar sus capacidades, pero no siempre se tiene en cuenta la diversidad o la importancia de las muestras de entrenamiento. Al introducir pesos, el GAN Ponderado puede dar más relevancia a ciertas muestras, lo que es especialmente útil en conjuntos de datos desbalanceados. Esta técnica no solo mejora la estabilidad del entrenamiento, sino que también ayuda a mitigar problemas como el sobreajuste y la falta de generalización. En resumen, el GAN Ponderado es una herramienta poderosa que optimiza el proceso de generación al considerar la variabilidad y la importancia de las muestras en el conjunto de datos, lo que lo convierte en una opción atractiva para aplicaciones donde la calidad y la diversidad son cruciales.
