本文介绍: 输出分数对于最终卷积层的梯度。假设我们有一个CNN模型，并且该模型的最终卷积层的输出特征图为 A，对于类别 c 的输出分数为 y_c。Grad-CAM提供了一种直观的方式来理解CNN模型对于某一类别的决策所依赖的空间信息。其中，Z 是权重的总和，A_{ijk} 是特征图的元素。通过这个过程，我们得到了一个热力图，该热力图表示输入图像中。其中，A_i 是最终卷积层的第 i 个通道的特征图。其基本思想是使用网络的梯度信息来。卷积神经网络（CNN）中特定类别的。，消除负值对于可视化的干扰。
Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一种用于可视化卷积神经网络（CNN）中特定类别的激活区域的方法。其基本思想是使用网络的梯度信息来获取关于特定类别的空间定位信息。
通过这个过程，我们得到了一个热力图，该热力图表示输入图像中与特定类别相关的激活区域。Grad-CAM提供了一种直观的方式来理解CNN模型对于某一类别的决策所依赖的空间信息。
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