Network Pruning (Poda de Redes)

Es una técnica utilizada en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para optimizar redes neuronales al reducir su tamaño y complejidad.

Consiste en eliminar o "podar" conexiones, nodos o capas de una red sin comprometer significativamente su precisión o capacidad de predicción.

El objetivo principal es mejorar la eficiencia computacional, reduciendo el consumo de memoria y acelerando los tiempos de inferencia.

Se implementa comúnmente después de entrenar una red neuronal para identificar componentes redundantes o menos significativos.

Las estrategias de poda incluyen enfoques basados en la magnitud de los pesos, métricas de importancia o heurísticas específicas del modelo.

Aunque puede disminuir la capacidad de representación de la red, un diseño bien ejecutado logra mantener el rendimiento general del modelo.