ResNet50与Grad-CAM结合
Grad-CAM是一种可视化网络中哪些区域对分类结果有更大贡献的方法，它在图像分类任务中帮助理解神经网络决策。在ResNet50中使用Grad-CAM可视化模型预测依据的特征区域，指导模型进一步优化。Grad-CAM的计算过程简述为：定义网络，加载训练好的模型并获取目标层输出，计算目标类别对输出的梯度，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，将激活的权重值与输出进行加权平均生成类激活映射。使用Grad-CAM获得网络中每个层的激活映射，可视化出哪些区域对分类结果更为重要。
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