Grad-CAM: Gradient Class Activation Map
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ML & DL/개념정리
1. Grad-CAM 소개 CAM은 Global average pooling layer가 없는 모델들에 한해서는 사용하기 어려웠고(사용하려면 모델 재학습 필요), 마지막 feature map에 대한 것만 시각화할 수 있다는 단점이 존재하였다. 이때 기존 네트워크 구조를 그대로 유지하면서 CAM과 유사하게 특징맵을 시각화할 수 있는 Grad-CAM이 2017년도에 등장하였다. 2. Grad-CAM 원리 우선 간단하게 CAM과의 차이를 말하자면, CAM은 Global Average Pooling layer을 거쳐 나온 벡터를 fc layer에 통과시킴에 따라 가중치를 계산하여 해당 가중치를 feature map에 곱하는 방식이었고, Grad-CAM은 동일한 원리인데 가중치를 GAP을 거치는 것이 아닌 Gra..