Descripción: La inyección de ruido es una técnica utilizada para mejorar la robustez de las redes neuronales al agregar ruido a los datos de entrada durante el entrenamiento. Esta estrategia busca simular variaciones en los datos reales, lo que permite que el modelo aprenda a generalizar mejor y a ser menos sensible a pequeñas perturbaciones en los datos. Al introducir ruido, se evita que el modelo se sobreentrene en patrones específicos de los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a un rendimiento deficiente en datos no vistos. La inyección de ruido puede adoptar diversas formas, como la adición de ruido gaussiano, la alteración de características de entrada o la modificación de etiquetas. Esta técnica es especialmente relevante en el contexto de aprendizaje automático y redes generativas antagónicas (GANs), donde la variabilidad en los datos puede ser crucial para la generación de resultados más realistas y variados. Además, la inyección de ruido se utiliza en la detección de anomalías, donde ayuda a los modelos a identificar patrones inusuales en los datos al hacerlos más robustos frente a variaciones inesperadas. En resumen, la inyección de ruido es una herramienta valiosa en el arsenal de técnicas de aprendizaje automático, contribuyendo a la creación de modelos más eficientes y confiables.
