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使用 Grad-CAM 进行视觉解释是否更可靠于深度神经网络？自动气胸诊断的案例研究
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Score-CAM的新型可解释性模型，通过目标类的前向传递得分获得每个激活映射的权重，并通过线性组合得到最终结果。该方法在视觉性能、公平性、识别和定位任务以及调试工具方面表现出色，并通过测试验证了其独立性。
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关键要点
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提出了一种名为Score-CAM的新型可解释性模型。
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Score-CAM通过目标类的前向传递得分获得每个激活映射的权重。
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通过线性组合权重和激活映射得到最终结果。
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该方法在视觉性能、公平性、识别和定位任务方面表现出色。
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Score-CAM作为调试工具，摆脱了对梯度的依赖。
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通过测试验证了Score-CAM的独立性。
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