在 ResNet50 中使用 Grad-CAM_rezip.zip

Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一种可视化网络中哪些区域对分类结果有更大的贡献的方法，它能够在图像分类任务中帮助我们理解神经网络是如何作出决策的。Grad-CAM 通过利用深度卷积神经网络的特征图生成类激活映射(CAM)。 ResNet50 是一种 50 层深度的残差网络，常常被用于图像识别和分类任务中。在 ResNet50 中使用 Grad-CAM 可以可视化模型预测时所依据的特征区域，这有助于我们理解模型为何会做出某种判断，并能够指导模型进行进一步的优化。 Grad-CAM 的计算过程可以简述为以下几步： 定义网络，加载已经训练好的模型，并获取目标层的输出； 计算目标类别对目标层输出的梯度，求取梯度的平均值得到权重系数； 将权重系数与目标层输出相乘得到每个通道的权值； 对权值进行加权求和，并进行 ReLU 操作得到激活的权重值； 将激活的权重值与目标层的输出进行加权平均，生成类激活映射。 使用 Grad-CAM 可以获得网络中每个层的激活映射，进而可视化出哪些区域对于分类结果更为重要。