Layer Pruning (Poda de Capas)

Técnica utilizada para optimizar modelos de redes neuronales al reducir su tamaño y complejidad mediante la eliminación de capas completas o partes de ellas que se consideran menos importantes para su desempeño.

Busca mejorar la eficiencia computacional y disminuir el consumo de memoria, lo que resulta particularmente útil en entornos con recursos limitados, como dispositivos móviles o aplicaciones en tiempo real.

Se basa en la identificación de componentes redundantes o no esenciales en las capas del modelo, utilizando criterios como la magnitud de los pesos o el impacto de su eliminación en la precisión del modelo.

Permite mantener el desempeño del modelo dentro de un rango aceptable, mientras se alcanzan mejoras significativas en términos de velocidad de procesamiento y capacidad de generalización.

Juega un papel importante en la implementación de técnicas de compresión y distilación, contribuyendo al desarrollo de soluciones más escalables y eficientes en el ámbito del machine learning y la inteligencia artificial.