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从 Grad-CAM 出发:我发现 CNN 其实只在看局部纹理
通过这一个小项目我意识到了一些东西:首先深度学习绝不仅仅是跑通模型就够了,针对模型的性能好坏和实际业务的需求还需要我们能够发现问题、分析问题和解决问题;其次,我也真正开始理解了CNN 到底怎么看图像、Attention到底在干什么、feature map到底是什么以及 Grad-CAM 的必要性。以前我只是跑通一个模型就过去了,现在我会开始思考模型为什么会这么预测,以及有了分析模型的一些手段,我觉
到底了







