**Descripción:** La poda de red neuronal es una técnica utilizada para reducir el tamaño de una red neuronal eliminando pesos. Este proceso se lleva a cabo con el objetivo de mejorar la eficiencia del modelo, tanto en términos de velocidad de inferencia como de consumo de memoria. La poda puede ser vista como una forma de regularización que ayuda a prevenir el sobreajuste, ya que al eliminar conexiones menos significativas, se simplifica la red. En el contexto de las redes neuronales, la poda se puede implementar de diversas maneras, incluyendo la eliminación de pesos que están por debajo de un cierto umbral o la eliminación de neuronas enteras que no contribuyen significativamente a la salida del modelo. Esta técnica es especialmente relevante en aplicaciones donde los recursos computacionales son limitados, como en dispositivos móviles o sistemas embebidos. Además, la poda puede facilitar la transferencia de modelos a entornos de producción, donde la latencia y el uso de memoria son críticos. En resumen, la poda de red neuronal es una estrategia clave para optimizar modelos de aprendizaje profundo, permitiendo que sean más ligeros y rápidos sin sacrificar significativamente su rendimiento.
**Historia:** La técnica de poda de redes neuronales comenzó a ganar atención en la década de 1990, cuando se exploraron métodos para reducir la complejidad de los modelos de aprendizaje profundo. Uno de los primeros trabajos significativos fue realizado por Hassibi y Stork en 1993, quienes introdujeron un enfoque basado en la eliminación de pesos pequeños para mejorar la generalización de las redes. Desde entonces, la investigación en poda ha evolucionado, incorporando técnicas más sofisticadas y adaptativas, especialmente con el auge de las redes neuronales profundas en la última década.
**Usos:** La poda de redes neuronales se utiliza principalmente para optimizar modelos de aprendizaje profundo, haciéndolos más eficientes en términos de velocidad y uso de memoria. Es especialmente útil en aplicaciones de inteligencia artificial que requieren despliegue en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles, dispositivos IoT y sistemas embebidos. También se aplica en la mejora de la velocidad de inferencia en servidores y en la reducción del costo computacional durante el entrenamiento.
**Ejemplos:** Un ejemplo práctico de poda de red neuronal se puede observar en el uso de modelos de visión por computadora, donde se aplican técnicas de poda para reducir el tamaño de modelos como ResNet o MobileNet, permitiendo su implementación en dispositivos móviles sin perder significativamente la precisión. Otro caso es el uso de poda en modelos de procesamiento de lenguaje natural, donde se busca optimizar redes para su uso en aplicaciones en tiempo real.
