Descripción: El término ‘No Ideal’ en el contexto de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) se refiere a escenarios o condiciones que no cumplen con los estándares óptimos o esperados en el funcionamiento de estos modelos. Las GAN son un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo que consiste en dos redes neuronales: un generador y un discriminador, que compiten entre sí. En situaciones ‘No Ideal’, el generador puede producir resultados que son de baja calidad, irreales o que no se asemejan a los datos de entrenamiento, lo que puede deberse a una variedad de factores como un conjunto de datos insuficiente, un entrenamiento inadecuado o la falta de diversidad en los datos. Estas condiciones pueden llevar a que el modelo no generalice bien, resultando en salidas que no cumplen con las expectativas de calidad o relevancia. La identificación de estos escenarios es crucial para mejorar el rendimiento de las GAN, ya que permite a los investigadores y desarrolladores ajustar los parámetros del modelo, optimizar el conjunto de datos y refinar las técnicas de entrenamiento. En resumen, ‘No Ideal’ destaca la importancia de las condiciones óptimas en el desarrollo y la implementación de redes generativas, subrayando que la calidad de los resultados generados depende en gran medida de la calidad de los datos y del proceso de entrenamiento.
