El auge de las redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés) ha transformado la manera en que se aborda el aprendizaje automático, especialmente en áreas como la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, el despliegue de estos modelos en dispositivos con recursos limitados sigue siendo un desafío debido a la alta demanda de computación y memoria. Para aliviar este problema, las técnicas de poda de capas han surgido como una solución prometedora para reducir el tamaño de las redes sin afectar significativamente su rendimiento.
El método SGLP, Siguiendo una Guía de Similitud, propone una poda rápida y efectiva de capas, basada en la similitud de las representaciones internas entre las distintas capas de una red pre-entrenada. Utilizando la Alineación de Kernel Centrado (CKA), el método identifica las similitudes entre las representaciones de las capas, proporcionando así una base sólida para la segmentación de la red. Posteriormente, se utiliza una segmentación óptima de Fisher para dividir la red en múltiples segmentos de capas, lo que permite una poda más informada y segmentada.
GradNorm se emplea para evaluar la importancia de las capas dentro de cada segmento, eliminando la necesidad de un ajuste extensivo y permitiendo una identificación más rápida de las capas dispensables. Las pruebas extensivas han demostrado que este enfoque supera a otros métodos de poda de capas, tanto en precisión como en eficiencia computacional, haciendo que las redes neuronales sean más viables para plataformas con recursos limitados.
La integración de estas técnicas ofrece un marco integral que no solo permite reducir significativamente la carga computacional y de memoria de las DNNs, sino que también asegura que sus características esenciales se mantengan intactas. Este enfoque puede ser un cambio de paradigma importante para la implementación práctica de modelos de lenguaje y clasificaciones complejas en entornos restringidos.
En conclusión, el enfoque SGLP representa un avance significativo, pues logra encontrar un equilibrio adecuado entre la compresión de modelo y el mantenimiento del rendimiento, haciéndolo apto para una amplia gama de aplicaciones en plataformas limitadas por recursos.