  This work proposes an algorithm for taking advantage of backpropagation
gradients to determine feature importance at different stages of training.
Additionally, we propose a way to represent the learning process qualitatively.
Experiments were performed over the Wisconsin cancer dataset provided by
sklearn, and results showed an interesting convergence of the so called
"learning gradients" towards the most important features.
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  Este trabajo propone el algoritmo de gradientes de aprendizaje para encontrar
significado en las entradas de una red neuronal. Ademas, se propone una manera
de evaluarlas por orden de importancia y representar el proceso de aprendizaje
a traves de las etapas de entrenamiento. Los resultados obtenidos utilizan como
referencia el conjunto de datos acerca de tumores malignos y benignos en
Wisconsin. Esta referencia sirvio para detectar un patron en las variables mas
importantes del modelo gracias, asi como su evolucion temporal.
