Lipschitz Continuity (Continuidad de Lipschitz)

Es un concepto matemático que mide qué tan rápidamente cambia una función en relación con sus entradas.
En el contexto del aprendizaje automático, esto se relaciona con la estabilidad de los modelos y la capacidad de control sobre los cambios en las predicciones frente a pequeñas variaciones en los datos de entrada.
Una función que satisface una continuidad de Lipschitz asegura que las diferencias en las salidas están acotadas proporcionalmente por las diferencias en las entradas, según una constante llamada constante de Lipschitz.
Es fundamental en la teoría del aprendizaje profundo para garantizar que una red neuronal sea robusta y no produzca predicciones altamente erráticas ante ligeras modificaciones en los datos.
También se utiliza en la optimización para garantizar convergencia y analizar el comportamiento de funciones complejas involucradas en modelos de inteligencia artificial.
De manera práctica, se aplica principalmente en áreas como el entrenamiento GAN (Generative Adversarial Networks), a fin de mejorar la estabilidad del modelo y la calidad de las generaciones.