Descripción: WGAN-SS, o Wasserstein GAN con Selección de Muestras, es una variante de las Redes Generativas Antagónicas (GAN) que busca mejorar el proceso de entrenamiento mediante la selección de muestras basadas en criterios específicos. Esta técnica se basa en el principio del Wasserstein GAN, que introduce una nueva métrica para medir la distancia entre distribuciones, lo que permite una convergencia más estable y efectiva en comparación con las GAN tradicionales. La selección de muestras en WGAN-SS se realiza para priorizar ejemplos que son más representativos o que presentan características deseadas, lo que ayuda a guiar el proceso de generación hacia resultados más relevantes y de mayor calidad. Esta metodología no solo optimiza el uso de datos durante el entrenamiento, sino que también reduce el riesgo de problemas comunes en las GAN, como el modo colapso, donde el generador produce un número limitado de salidas. En resumen, WGAN-SS combina la robustez del enfoque Wasserstein con una estrategia de selección de muestras, lo que resulta en un modelo más eficiente y efectivo para la generación de datos sintéticos.
