Descripción: La ‘Función de Pérdida por Pixel’ es un tipo específico de función de pérdida utilizada en el ámbito de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) que evalúa la diferencia entre cada píxel de las imágenes generadas y las imágenes reales. Esta función se centra en medir la discrepancia a nivel de píxel, lo que permite a los modelos de aprendizaje profundo ajustar sus parámetros para minimizar esta diferencia. Al hacerlo, se busca que las imágenes generadas se asemejen lo más posible a las imágenes de entrenamiento, mejorando así la calidad y realismo de las salidas del modelo. La función de pérdida por píxel es fundamental en tareas de generación de imágenes, ya que proporciona una métrica clara y cuantificable que guía el proceso de entrenamiento. Su implementación puede variar, utilizando métricas como el error cuadrático medio (MSE) o la pérdida de L1, dependiendo de los objetivos específicos del modelo y la naturaleza de los datos. Esta función no solo es crucial para la calidad visual de las imágenes generadas, sino que también influye en la estabilidad del entrenamiento de las GANs, ayudando a equilibrar la competencia entre el generador y el discriminador.
