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Grad-CAM
Grad-CAM
Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）は、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のモデルにおいて、モデルが画像のどの部分を「注目して」判断を下したのかを可視化する技術です。この技術は、画像を入力とするモデルにおける局所的な説明性を提供する手法の一つであり、特に画像認識タスクにおいて役立ちます。
Grad-CAMの理解には、グローバルアベレージプーリング（GAP）およびクラスアクティベーションマップ（CAM）という概念も理解する必要があります。畳み込み層の出力を利用して、最終的な分類のために特定の領域がどの程度活性化しているかを示すマップを生成します。これにより、モデルが最終的な分類判断を下す際に重視している画像の領域が明らかになります。
具体的には、Grad-CAMは畳み込み層の出力に対する勾配（モデルがどの程度その領域を「重要」とみなしているかの指標）を計算し、その勾配情報をもとにヒートマップを作成します。このヒートマップは、画像内でモデルがどの部分に注目しているかを視覚的に示し、分類判断に最も影響を与えている領域を強調表示します。
また、Guided Grad-CAMという技術では、Grad-CAMとGuided Backpropagationという別の技術を組み合わせてさらに詳細な可視化を行います。これは、畳み込み層の入力に対する勾配を利用して、クラス分類に重要な情報が含まれている領域をより鮮明に表示することができます。
Grad-CAM++
Grad-CAM++は、Grad-CAMを改良したもので、CNNモデルの予測に関するより良い視覚的説明を提供することを目的としています。
Grad-CAM++は、モデルが特定のクラスラベルを予測する際に、どの入力領域がその予測に最も寄与しているかを視覚的に表現します。これは、最後の畳み込み層の特徴マップのポジティブな部分微分を重みとして使用し、特定のクラススコアに関して視覚的な説明を生成するために重み付けされた組み合わせを用いています。
具体的には、Grad-CAM++は、逆伝播時の正の勾配に焦点を当てることで、Grad-CAMを進化させた手法です。これは、特徴マップの重みを計算する際に、より洗練されたアプローチを採用しています。Grad-CAMでは、これらの重みは勾配の平均で単純に計算されますが、Grad-CAM++では、さらに複雑な計算を行います。重みは、特徴マップの特定の点に関するクラススコアの二階微分と三階微分を用いて計算され、その結果、ReLU活性化関数を使った場合には簡素化された式で表すことができます。
派生形
Grad-CAM++やGrad-CAM以外にも、多様なCNNの視覚化手法が存在します。
| 手法名 | 説明 |
|---|---|
| XGrad-CAM (Axiom-based Grad-CAM) | 「感度」と「保存」という二つの公理に基づいて、特徴マップの重み付けを最適化問題として解決し、信頼性の高い視覚化を目指す |
| Smooth Grad-CAM++ | Grad-CAM++の改善版で、強化された推論レベルの視覚化技術を提供する |
| IntegratedGrad | ディープネットワークのための公理的帰属を導入し、勾配情報を統合して視覚化を行う |
| HiRes-CAM | Grad-CAMに比べてより忠実な説明を提供することを目指す |
| Ablation-CAM | 特定のチャンネルを削除して予測におけるその重要性を判断する |
| Score-CAM | 特定のチャンネルだけを正規化して画像に適用し、ネットワークに再通して新たなスコアを得る |
| Group-CAM | チャンネルをグループ化して、より有効な視覚化を実現する |
| Cluster-CAM | 画像分類におけるCNNの判断をクラスター加重視覚解釈を用いて視覚的に解釈する |
| Cosine-CAM | コサイン類似度を利用している可能性があるが、具体的な実装の詳細は不明 |
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