Python を使用した Grad-CAM | 無料 XAI コース | L7 - 勾配加重クラス活性化マッピング

A Data Odyssey

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522 回視聴・ 17いいね・ 2025/04/07

Python を使用した Grad-CAM | 無料 XAI コース | L7 - 勾配加重クラス活性化マッピング

🚀 コース 🚀
無料: https://adataodyssey.com/xai-for-cv/
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この実践的なチュートリアルでは、pytorch-grad-cam パッケージを使用して、Python で Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) を実装します。これは、ディープラーニングモデルを解釈するための強力な説明可能な AI (XAI) 手法です。さまざまなレイヤーとクラスのオプションを調べて、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) がどのように予測を行うかを示すヒートマップを生成します。

🔍 学習内容:
✅ PyTorch で Grad-CAM を適用する方法
✅ ディープラーニングの説明可能性のためのさまざまなヒートマップの解釈
✅ 視覚化による機械学習の決定の理解

🚀 役立つ再生リスト 🚀
CV 用 XAI:    • XAI for CV
XAI:    • Explainable AI (XAI)
SHAP:    • SHAP
アルゴリズムの公平性:    • Algorithm Fairness

🚀 お問い合わせ 🚀
Medium:   / conorosullyds
Bluesky: https://bsky.app/profile/conorosullyd...
Threads: https://www.threads.net/@conorosullyds
ウェブサイト: https://adataodyssey.com/

🚀 章 🚀
00:00 はじめに
01:05 モデルとデータセット
05:51 ヘルパー関数
06:45 Grad-CAM ヒートマップ
10:49 追加オプション
16:08 一般的な考察