デモンストレーションリンクとりあえずGrad-CAMがどんなもんかは、以下のデモページで確認できる。https://arxiv.org/abs/1610.02391に載っていた例を示す。医師と看護師を分類するモデルを作成し、Grad-CAMを用いてモデルがどこに着目しているのかを確認する。髪型で判断しようとしている。そのため、精度が低い。する場所が先ほどと代わり、正しく判定できるようになった。実際に動かしてみるTorchによるソースコードが公式にある。https://github.com/ramprs/grad-cam/が、PyTorchならまだしもTorchじゃさっぱりなので、Chainerに移植してくださった以下のソースを利用させてもらって解説する。前提条件としてChainerはすでにインストール済みであること。chainer-grad-camディレクトリに移動し、サンプルスクリプト(run.py)を実行する。実行すると画像が出力される。Cat)を指定して実行してみる。conv5_3すると以下の画像になる。さっきは犬だったが、今度は猫に注目している。AlexNetでGrad-CAM画像生成デフォルトでVGG16になっている。AlexNetでも動かしてみる。conv5???ゼロ除算が発生する!以下を参考に修正。