可解释机器学习 Task04 - GradCAM深度学习可解释性分析

最新推荐文章于 2025-09-16 07:06:13 发布
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#深度学习 #计算机视觉

本文详细介绍了GradCAM算法的工作流程、拓展应用及其优缺点，并探讨了Grad-CAM++解决多物体识别问题的策略。接着，我们讨论了ScoreCAM如何克服梯度问题，以及LayerCAM如何提高热力图精度。这些方法为理解深度学习模型的决策过程提供了重要工具。

可解释机器学习 Task04 - GradCAM深度学习可解释性分析

一、GradCAM算法简介

1.算法流程

  • 输入一张图片，经过与CAM算法相同的卷积层操作，到最后一层卷积层输出512个14*14的 feature map
  • 将卷积层输出结果输入到全连接层中，得到了1000个类别对应的线性预测分数logit，用 y c y^{c} yc表示
  • 求 y c y^{c} yc</
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m0_61980970的博客
04-13 1260
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08-13
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转载于：https://www.zhihu.com/question/274926848/answer/473562723 卷积层输出的特征映射其实和原图是存在一定的空间对应关系的。把最后一层卷积输出的特征映射处理一下，然后绘制到原图上，就得到了热图（也就是网络模型更关注的区域）。 关键是通过什么方式处理得到的效果比较好？ GAP 让我们小小地绕行一下，先介绍下全局平均池化（globa...
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