ResNet50中的Grad-CAM可视化效果如何？

ResNet50作为一种50层深度的残差网络，经常被用来解决图像分类和识别任务。而使用Grad-CAM来可视化网络中每个层的激活映射，可以帮助我们进一步了解模型是如何作出分类决策的。通过对目标层的输出，和计算梯度的平均值，我们可以得到对应层次和权重系数，最终得到每个通道的权值。对激活的权重值进行ReLU操作并与目标层的输出进行加权平均，即可得到类激活映射。通过使用Grad-CAM，我们可以揭示模型在分类时的重要特征区域，进而指导模型优化和改进。