GradCam是一种用于解释深度学习模型预测结果的可视化技术。它通过可视化神经网络中的激活图和梯度信息,帮助我们理解模型在决策过程中关注的图像区域。
在TensorFlow.js(TFJS)中,我们可以使用以下步骤来实现GradCam:
GradCam的应用场景包括图像分类、目标检测、语义分割等深度学习任务。通过可视化模型的决策过程,我们可以更好地理解模型的预测结果,并进行模型的解释和调试。
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