Descripción: El Entrenamiento Consciente de Cuantización es una técnica innovadora que integra la cuantización directamente en el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Esta metodología permite que los modelos aprendan a adaptarse a las limitaciones de precisión que impone la cuantización, lo que resulta en un rendimiento optimizado cuando se implementan en hardware con recursos limitados. La cuantización, en términos generales, se refiere a la reducción de la precisión de los números utilizados en los cálculos, lo que puede llevar a una disminución en el tamaño del modelo y a una mejora en la velocidad de inferencia. Sin embargo, esta reducción de precisión puede afectar negativamente la efectividad del modelo. El Entrenamiento Consciente de Cuantización aborda este desafío al permitir que el modelo ajuste sus parámetros durante el entrenamiento, teniendo en cuenta las restricciones de cuantización. Esto significa que el modelo se entrena no solo para realizar tareas específicas, sino también para ser robusto frente a la pérdida de precisión que puede ocurrir durante la cuantización. Esta técnica es especialmente relevante en el contexto de dispositivos móviles y sistemas embebidos, donde la eficiencia y el rendimiento son cruciales. En resumen, el Entrenamiento Consciente de Cuantización es una estrategia que busca maximizar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en entornos donde los recursos son limitados, asegurando que la efectividad del modelo se mantenga a pesar de la reducción en la precisión numérica.
