Descripción: La Verosimilitud Logarítmica Negativa es una función de pérdida utilizada en modelos generativos para evaluar el ajuste del modelo a los datos observados. Esta métrica se basa en la idea de maximizar la verosimilitud de los datos, lo que implica que se busca encontrar los parámetros del modelo que hacen que los datos observados sean más probables. En términos matemáticos, la verosimilitud logarítmica negativa se calcula como el negativo del logaritmo de la función de verosimilitud, lo que convierte el problema de maximización en uno de minimización, facilitando así su uso en algoritmos de optimización. Esta función es especialmente útil en contextos donde los datos pueden seguir distribuciones complejas, como en el caso de modelos de mezcla o en redes generativas adversariales (GANs). La verosimilitud logarítmica negativa permite a los investigadores y desarrolladores ajustar sus modelos de manera efectiva, proporcionando una medida clara de cuán bien el modelo se adapta a los datos reales. Su implementación en diversas bibliotecas de machine learning ha permitido a los científicos de datos y a los ingenieros utilizar esta función de pérdida de manera eficiente en sus proyectos, mejorando la calidad de los modelos generativos y su capacidad para aprender patrones complejos en los datos.
