Descripción: El sobreentrenamiento es un fenómeno que ocurre en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, incluyendo diversos tipos de algoritmos y arquitecturas, no solo las Redes Generativas Antagónicas (GANs). Se refiere a la situación en la que un modelo se entrena excesivamente en un conjunto de datos específico, lo que resulta en un rendimiento excepcional en esos datos, pero una capacidad de generalización deficiente en datos no vistos. Esto sucede porque el modelo aprende no solo las características generales de los datos, sino también el ruido y las peculiaridades específicas del conjunto de entrenamiento. Como consecuencia, el modelo puede fallar al hacer predicciones precisas en situaciones del mundo real, donde los datos pueden variar. El sobreentrenamiento es un problema crítico en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, ya que puede llevar a decisiones erróneas y a una falta de robustez en aplicaciones prácticas. Para mitigar este problema, se utilizan diversas técnicas, como la regularización, la validación cruzada y la detención temprana, que ayudan a equilibrar la complejidad del modelo y su capacidad de generalización. En el contexto de los modelos generativos, el sobreentrenamiento puede manifestarse en la forma de un generador que produce resultados que son demasiado similares a los del conjunto de entrenamiento, en lugar de generar variaciones creativas y realistas. Por lo tanto, entender y manejar el sobreentrenamiento es esencial para el desarrollo efectivo de modelos de aprendizaje profundo.
