本文介绍: 输出分数对于最终卷积层的梯度假设我们一个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输出分数为 y_c​。Grad-CAM提供了一种直观的方式理解CNN模型对于某一类别的决策所依赖空间信息。其中,Z 是权重总和,A_{ijk}​ 是特征图的元素通过这个过程我们得到了一个力图,该热力图表示输入图像中。其中,A_i 是最终卷积层的第 i通道特征图。其基本思想是使用网络梯度信息来。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)中特定类别激活区域方法。其基本思想是使用网络梯度信息获取关于特定类别空间定位信息

Grad-CAM 的具体公式如下

  1. 首先,计算特定类别的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​。计算梯度的公式为:

    其中,A_i 是最终卷积层的第 i 个通道特征图。

  2. 对于每个通道 i计算梯度输出特征图的加权平均

    其中,Z 是权重总和,A_{ijk}​ 是特征图的元素

  3. 计算最终的热力图 L_c:

    这里使用 ReLU 函数是为了确保只保留正值消除负值对于可视化的干扰。

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与特定类别相关的激活区域。Grad-CAM提供了一种直观的方式理解CNN模型对于某一类别的决策所依赖空间信息

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