什么是梯度加权类激活映射?其可视化的原理是什么?基本思路什么?是谁提出来的?
时间: 2023-11-17 16:05:13 浏览: 34
梯度加权类激活映射(Gradient-weighted Class Activation Mapping,Grad-CAM)是一种用于可视化卷积神经网络(CNN)中重要特征的技术。其基本思路是通过对CNN中的梯度进行加权,确定每个卷积层中的哪些特征对于网络的预测结果最为重要。从而可以可视化出CNN中哪些区域对于预测结果的贡献最大。
Grad-CAM 是由美国加州大学伯克利分校的 Selvaraju 等人在 2016 年提出的。其可视化的原理是通过对 CNN 中的梯度进行加权,确定每个卷积层中的哪些特征对于网络的预测结果最为重要。具体来说,Grad-CAM 首先计算出最后一个卷积层的梯度,然后通过对梯度进行加权,确定每个卷积层中的哪些特征对于预测结果最为重要。最终,通过将加权后的梯度与最后一个卷积层的特征图相乘,得到每个像素点的重要性权重,从而可视化出 CNN 中哪些区域对于预测结果的贡献最大。
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什么是梯度爆炸和梯度消失?
梯度爆炸和梯度消失是深度神经网络训练中常见的问题。梯度爆炸指的是在反向传播过程中梯度值变得非常大,导致权重参数更新过度,从而使网络训练失败。相反,梯度消失则是指在反向传播过程中梯度值变得非常小,导致在较深的层数中权重参数无法有效地更新,从而限制了网络的表达能力。这两个问题都会导致网络无法收敛,对深度神经网络的训练造成很大的困难。