Я использую Grad-CAM для анализа моего CNN.Я хочу применить ReLU к линейной комбинации карт объектов, потому что меня интересуют только объекты, которые оказывают положительное влияние на интересующий класс, то есть пиксели, интенсивность которых должна быть увеличена, чтобы увеличить оценку желаемого класса.
Без этого ReLU карты локализации иногда выделяют больше, чем просто нужный класс.
Я использую функцию visualize_cam из Keras Visualization Toolkit .
Теперь мне было интересно, нужно ли мне использовать grad_modifier = 'relu' или backprop_modifier = 'relu' для этого.Согласно документации, grad_mofier визуализирует только положительные градиенты, а 'backprop_modifier' изменяет backprop, чтобы распространять только положительные градиенты.
Какой мне нужно использовать?