Descripción: La Métrica de Diversidad es una medida utilizada para cuantificar la diversidad de salidas generadas por una Red Generativa Antagónica (GAN). Esta métrica es crucial en el contexto de las GANs, ya que permite evaluar la capacidad del modelo para generar una variedad de resultados en lugar de producir salidas similares o redundantes. La diversidad en las salidas es fundamental para aplicaciones de generación de datos, donde se busca no solo la calidad visual o funcional, sino también la variedad de los resultados generados. Una alta métrica de diversidad indica que el modelo es capaz de explorar diferentes regiones del espacio de datos, lo que puede ser indicativo de un aprendizaje efectivo y de la capacidad del modelo para generalizar. Por otro lado, una baja métrica de diversidad puede señalar problemas en el entrenamiento, como el sobreajuste o la falta de capacidad del modelo para capturar la complejidad del conjunto de datos. En resumen, la Métrica de Diversidad es un indicador clave que ayuda a los investigadores y desarrolladores a entender y mejorar el rendimiento de las GANs, asegurando que estas redes no solo generen resultados de alta calidad, sino también una amplia gama de variaciones que enriquezcan las aplicaciones prácticas de la tecnología.
