Descripción: La Propagación de Relevancia por Capas es una técnica utilizada para interpretar las predicciones de redes neuronales, especialmente en el contexto de redes neuronales complejas. Esta metodología permite descomponer la salida de un modelo en función de las características de entrada, proporcionando una comprensión más clara de cómo cada elemento de entrada contribuye a la decisión final del modelo. A través de un proceso sistemático, se asigna una ‘relevancia’ a cada característica, lo que facilita la identificación de patrones y relaciones en los datos. Esta técnica es particularmente valiosa en aplicaciones donde la interpretabilidad es crucial, como en el análisis de texto, visión por computadora o en la predicción de series temporales. La Propagación de Relevancia por Capas se basa en la idea de que las decisiones de un modelo complejo pueden ser explicadas en términos de interacciones más simples entre las características de entrada, lo que permite a los investigadores y desarrolladores entender mejor el comportamiento del modelo y mejorar su rendimiento. Además, esta técnica puede ayudar a identificar sesgos en los datos y a optimizar el proceso de entrenamiento de las redes neuronales, haciendo que los modelos sean más robustos y confiables.
