Em termos de linguagem da rede neural (y = Peso * x + viés), como eu saberia quais variáveis são mais importantes que outras?
Eu tenho uma rede neural com 10 entradas, uma camada oculta com 20 nós e uma camada de saída que possui um nó. Não sei como saber quais variáveis de entrada são mais influentes do que outras variáveis. O que estou pensando é que, se uma entrada é importante, ela terá uma conexão altamente ponderada com a primeira camada, mas o peso pode ser positivo ou negativo. Então, o que devo fazer é pegar o valor absoluto dos pesos da entrada e somar. Os insumos mais importantes teriam somas mais altas.
Por exemplo, se o comprimento do cabelo é uma das entradas, ele deve ter 1 conexão com cada um dos nós da próxima camada, com 20 conexões (e, portanto, 20 pesos). Posso apenas pegar o valor absoluto de cada peso e somar?