Grad-CAM++ | Abstract 第5文
We provide a mathematical derivation for the proposed method, which uses a weighted combination of the positive partial derivatives of the last convolutional layer feature maps with respect to a specific class score as weights to generate a visual explanation for the corresponding class label.
Aditya Chattopadhyay, et al., "Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks"
Grad-CAMをより一般化したものとされるGrad-CAM++の論文である"Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks"のAbstractの第5文について、英語リーディング教本
「我々は提案手法のための数学的導出を提供し、それは対応するクラスラベルの視覚的な説明を生成するための重みとしての特定のクラススコアに関する最後の畳み込み層の特徴マップの正の偏導関数の重み付き組み合わせを使う。」
薬袋善郎先生の公式ウェブサイト
