Un análisis reciente ha revelado puntos críticos sobre la eficiencia y robustez de las redes neuronales profundas (DNNs) en entornos con limitaciones de recursos. La investigación muestra que aunque los métodos tradicionales de poda, utilizados para reducir el tamaño de los modelos, resultan eficaces en términos de eficiencia computacional, también pueden aumentar la vulnerabilidad frente a ataques adversarios.
El estudio subraya que no es únicamente la elección de los criterios de poda lo que determina el rendimiento de una red podada, sino que es el ajuste fino eficaz el que juega un papel dominante en la mejora tanto del rendimiento como de la robustez adversaria. Experimentos realizados sobre conjuntos de datos como CIFAR-10/100 y Tiny-ImageNet confirman que la afinación posterior, especialmente con entrenamientos adversarios, mejora significativamente la robustez, mientras que el impacto del criterio específico de poda es relativamente limitado.
Además, se introduce el Módulo de Sensibilidad Robusta (MRPF, por sus siglas en inglés), una nueva métrica que ajusta adaptativamente la proporción de poda en función de la sensibilidad de cada capa a las perturbaciones adversarias. Al integrar este enfoque en el proceso de poda, se desarrolló un algoritmo estable que mantiene simultáneamente la precisión y la robustez, lo que permite la implementación práctica de redes neuronales más eficientes y algunas veces más robustas.
La metodología propuesta demuestra que la sensibilidad de las capas a perturbaciones adversarias no se distribuye uniformemente; algunas capas contribuyen más a la resiliencia adversaria del modelo que otras. Este hallazgo lleva a un enfoque de poda dirigido que, en lugar de depender sólo de magnitudes de peso, se centra en la importancia funcional de capas críticas.
A la luz de estos resultados, el MRPF ha mostrado un impacto significativo en su capacidad para mantener una eficiencia computacional alta mientras refuerza la defensa del modelo contra ataques adversarios, lo cual es crítico en aplicaciones de la vida real donde la eficiencia y la robustez son esenciales. Con vistas al futuro, se continuará investigando sobre límites de compresión específicos por capa para optimizar aún más el equilibrio entre tasas de compresión y rendimiento en arquitecturas amplias.