【PyTorch实战教程】用Grad-CAM揭开神经网络的黑箱

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用Grad-CAM揭开神经网络的黑箱：PyTorch实现指南

在深度学习模型取得惊人性能的同时，模型的可解释性一直是研究者关注的重点。梯度加权类激活映射（Gradient-weighted Class Activation Mapping，Grad-CAM）作为最流行的可视化解释方法之一，能帮助我们直观理解神经网络的决策依据。本文将从原理到实践，带你全面掌握这一重要工具。

一、Grad-CAM原理揭秘

1.1 核心思想

Grad-CAM通过计算目标类别对最后卷积层特征图的梯度，生成类激活热力图。其关键公式为：

αkc=1Z∑i∑j∂yc∂Aijk \alpha_k^c = \frac{1}{Z}\sum_i\sum_j \frac{\partial y^c}{\partial A_{ij}^k}