CAM：特征可视化技术

众所周知，深度学习是一个"黑盒"系统。它通过“end-to-end”的方式来工作，输入数据例如RGB图像，输出目标例如类别标签、回归值等，中间过程不可得知。如何才能打开“黑盒”，一探究竟，让“黑盒”变成“灰盒”，甚至“白盒”？因此就有了“深度学习可解释性“这一领域，而CAM(Class Activation Mapping)技术就是其中之一，其利用特征可视化来探究深度卷积神经网络的工作机制和判断依据。本文通过七篇论文来论述该技术，并附带代码解析。

CAM是什么？

CAM全称Class Activation Mapping，既类别激活映射图，也被称为类别热力图、显著性图等。是一张和原始图片等同大小图，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布，分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大。

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参考资料：
万字长文：特征可视化技术(CAM)