【CNN+Grad-CAM】仕組みの解説と画像の予測根拠可視化 - ころがる狸

こんばんは、Dajiroです。本ブログでは既に画像を予測する方法を学びましたが、今回はCNNによる画像予測の根拠についてご紹介します。その代表的な技術である(Guided) Grad-CAMについての仕組み解説と、実際に得られた予測根拠を見ていきます。 画像認識についてのワークフローはこちらの記事をご覧ください。 dajiro.hatenablog.com また、本技術の元論文はこちらです。 arxiv.org Grad-CAMの仕組み ワークフロー 順方向計算と勾配計算 グローバルアベレージプーリングと重み付き和 Grad-CAMの問題点と解決策 おわりに Grad-CAMの仕組み Grad-CAMとは【Gradient-weighted Class Activation Mapping】の略で、一言で要約すると予測値に対する勾配を重み付けすることで、重要なピクセルを可視化する技術です。