Descripción: Los ‘casos límite’ en el contexto de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) se refieren a ejemplos inusuales o extremos dentro de un conjunto de datos que pueden influir significativamente en el rendimiento y la eficacia del modelo. Estos casos suelen ser representaciones atípicas que no se ajustan a las normas o patrones predominantes en los datos de entrenamiento. La presencia de casos límite puede llevar a que el generador de la GAN produzca resultados inesperados o de baja calidad, ya que el modelo puede no haber aprendido adecuadamente a manejar estas variaciones extremas. Además, los casos límite pueden revelar debilidades en la arquitectura de la red o en la calidad del conjunto de datos, lo que puede resultar en un sobreajuste o en una generalización deficiente. Por lo tanto, es crucial identificar y gestionar estos casos durante el proceso de entrenamiento para mejorar la robustez y la precisión del modelo. En resumen, los casos límite son elementos críticos que pueden afectar la capacidad de una GAN para generar resultados coherentes y realistas, y su análisis es fundamental para optimizar el rendimiento de estas redes.
