Al implementar el Aprendizaje de Instancias Múltiples (MIL) a través de Redes Neuronales Profundas, la tarea más importante es diseñar la función de agrupación a nivel de bolsa que define la relación de instancia a bolsa y eventualmente determina la etiqueta de clase de una bolsa. En este artículo, se propone el agrupamiento Differential Evolutionary (DE), una función de agrupación MIL basada en Differential Evolution (DE) y una metaheurística bioinspirada, para la optimización de los pesos de las instancias en paralelo con el entrenamiento de la Red Neuronal Profunda. Este artículo también presenta los efectos de diferentes técnicas de adaptación de parámetros con diferentes variantes de DE en MIL.