Descripción: Una Red Podada Dinámicamente es un tipo de red neuronal que optimiza su arquitectura durante el proceso de entrenamiento, eliminando conexiones que se consideran menos importantes. Este enfoque permite que la red se adapte y se vuelva más eficiente, reduciendo la complejidad del modelo sin sacrificar su rendimiento. La poda dinámica se basa en la idea de que no todas las conexiones neuronales son igualmente relevantes para la tarea que se está aprendiendo; algunas pueden ser redundantes o innecesarias. Al eliminar estas conexiones, la red no solo se vuelve más ligera, sino que también puede mejorar su capacidad de generalización, lo que significa que puede desempeñarse mejor en datos no vistos. Este proceso se lleva a cabo de manera iterativa, donde la red evalúa continuamente la importancia de cada conexión y ajusta su estructura en consecuencia. Las redes podadas dinámicamente son especialmente útiles en entornos donde los recursos computacionales son limitados, ya que permiten mantener un alto rendimiento con un menor uso de memoria y potencia de procesamiento. Además, este enfoque puede facilitar el entrenamiento de modelos más grandes y complejos, ya que se enfoca en las conexiones más relevantes, optimizando así el tiempo de entrenamiento y la eficiencia general del modelo.
