ぐらっどきゃむ
Grad-CAM
CAMを発展させた可視化手法です。ネットワークの出力に対する勾配情報を利用するため、特定の構造に依存せず、多様な畳み込みニューラルネットワークに対して適用可能です。
詳しい説明
CAMを発展させた可視化手法です。モデルの出力に対する勾配情報を利用するため、特定のネットワーク構造に依存せず、より多様な畳み込みニューラルネットワークに対して適用可能です。実務における説明可能AIの標準的なツールとして広く利用されます。
試験で問われること
G検定（ジェネラリスト検定）
- CAMの発展形であることを理解します。
- 勾配情報を用いるため適用範囲が広いことを押さえます。
- CAMとの違い（構造への依存性）を把握します。