Descripción: La poda de red es una técnica utilizada para reducir el tamaño de una red neuronal eliminando pesos que se consideran innecesarios. Este proceso no solo ayuda a disminuir la complejidad del modelo, sino que también puede mejorar su rendimiento al reducir el sobreajuste. La poda se basa en la premisa de que no todos los pesos en una red neuronal son igualmente importantes; algunos pueden ser eliminados sin afectar significativamente la capacidad del modelo para generalizar. La técnica puede llevarse a cabo de diversas maneras, como la poda de pesos individuales, donde se eliminan aquellos que tienen valores cercanos a cero, o la poda estructural, que implica eliminar neuronas o capas enteras. La poda de red es especialmente relevante en el contexto de dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles o dispositivos IoT, donde la eficiencia y el tamaño del modelo son críticos. Además, esta técnica se ha integrado en frameworks de aprendizaje profundo, facilitando su implementación en proyectos de machine learning. En resumen, la poda de red es una herramienta valiosa para optimizar modelos de aprendizaje profundo, permitiendo que sean más ligeros y rápidos sin sacrificar su rendimiento.
