Grad-CAM
画像分類のCNNが、判断の根拠として画像のどの領域を重視したかを、最終の畳み込み層の勾配を使ってヒートマップで示す手法として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
Grad-CAM
- B
SHAP
- C
LIME
- D
順列重要度
正解と解説を見る
正解：A
Grad-CAMは、予測に寄与した領域を、勾配で重み付けしたヒートマップとして示す。
- A
正しい。CNNの判断の根拠を可視化する代表的な手法。
- B
誤り。特徴量の寄与を、ゲーム理論の考え方で計算する手法。
- C
誤り。個々の予測の近くを、単純なモデルで近似して説明する手法。
- D
誤り。特徴量を並べ替えて性能の低下を見る手法。
このサイトの問題は、各試験の公開されているシラバスに沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。日本ディープラーニング協会（JDLA）・一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）の公式サービスではありません。