Descripción: La regularización adversarial es una técnica utilizada en el ámbito de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) que busca mejorar la robustez de los modelos generativos. Esta técnica se basa en la adición de una penalización a la función de pérdida del modelo, lo que ayuda a prevenir el sobreajuste y a mejorar la generalización del modelo ante datos no vistos. En el contexto de las GANs, donde un generador y un discriminador compiten entre sí, la regularización adversarial actúa como un mecanismo que refuerza la capacidad del generador para producir muestras más realistas y del discriminador para distinguir entre muestras reales y generadas. Al introducir esta penalización, se fomenta un aprendizaje más equilibrado y se evita que uno de los modelos domine al otro, lo que puede llevar a un colapso del modo, donde el generador produce un número limitado de salidas. Esta técnica es especialmente relevante en aplicaciones donde la calidad de las muestras generadas es esencial, ya que permite que los modelos sean más resistentes a perturbaciones y variaciones en los datos de entrada.
