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尽管CAM在计算机视觉领域起到了解释性的作用，但同时也要注意到，CAM只能关注模型得到结果依据的特征是什么，它依然不能从根本上解释神经网络在做什么。真正意义上的可解释性分析，应该有一个通用模型，而不是一个计算模型，一个解释模型，因为这两个模型还是不同的，这样的解释模型也无法百分之百保证对计算模型的解释是正确的。
CAM不不光可以分类还可以定位：从下图理解，识别palace时热力图定位了模型认为它是palace的特征，同样对dome等识别时也用热力图定位了相应特征，也就是定位了palace和dome的位置。
从热力图可以看出，识别福建土楼依据的特征是洞状结构，识别吊脚楼依据的是棍状结构，识别故宫依据的是沿状结构
1.实现了深度学习的可解释性分析
2.可拓展性强，后续研发出一系列基于CAM的算法
3.在每张图片，每个类别都能生成CAM热力图
4.若监督模型：用图像分类模型解决定位问题
5.潜在的注意力机制：比方说，识别不同的鸟时（属于细粒度分类） ，人类可以根据模型识别鸟的不同种类所依据的特征的热力图，去理解和学习如何对鸟进行分类，这也属于用人工智能理解世界的方式，带人类去认识这个世界。
6.使得Machine Teaching成为可能：就是，现在模型不仅可以人类一个问题的答案，还可以给出解决这个问题的思路，这不就可以实现真曾意义上的利用人工智能学习嘛
如下图所示，正常来说对于图像分类问题，最后一层卷积层之后通常链接全连接层，但这里用GAP（全局平均池化）替代了全连接层，具体操作为，假设最后一层为14×14×512，可以理解为该层有512个特征图然后对每个特征图进行平均池化操作，我们得到每一个特征图对应的值（标量，每一个值代表了原来的特征图），最终得到512个值，再乘以512个w（权重）得到每一个类别的得分，再进行softmax操作，得到对应的概率值。这个方法的特点就在于GAP的w值，对某个类别评分越高，说明这512个特征图某一部分占的比重越大，w也就越大，然后这些特征图还包含位置信息，如第Class Activation Mapping下的图所示，w1*（14×14的特征图）+w2*（14×14的特征图）+......w512*（14×14的特征图）中，我们看到w1对应特征图原图中的位置，w2对应特征图原图中的位置，w3对应特征图原图中的位置，从结果看我们得到的类别是狗，w1对应的特征图和狗毫无关系，所以输出时比重很低，在最终的识别图根本看不到这个特征图，而w2和w3对应的特征图包含狗，我们会发现，最终的识别图中有这两张特征图的身影。
注意到没有池化层：因为池化层会丢失长宽信息，这是CAM无法接受的
1.必须要有GAP层，否则无法得到热力图，基于此有了gradCAM
2.只能分析最后一层卷积输出，无法分析中间层的特征图
3.仅限图像分类任务
区别：在CAM中用GAP替代了全连接层，在GradCAM中，保留了全连接层
思路：如下图所示，简单理解全连接层对类别打分之后，再对其求导重新得到输入全连接层之前的卷积层，14×14×512（这个和原来不完全一样，这里面是梯度值，但能表示卷积层原来的特征图），再进行GAP操作。
优势：对CAM,当我们只想进行图像分类任务时，我们只用一个分类模型就行了，但如果我们想进行性可解释性分析，就需要将全连接层改为GAP重新训练。对GradCAM，当我们想进行可解释性分析时，直接载原模型上加入GAP就可以使用了。
这样就导致GradCAM应用面很广，只要最后一层结果可导，不管是用什么忘了，RNN还是LSTM，不管是图像还是文本任务等，都可以用其解决。在强化学习中，比方说玩超级马里奥，我们就可以知道，模型执行上下左右的某一个操作，是基于什么，是为了金币，躲避伤害还是其他什么原因。
在文字描述生成任务中：就是说根据一张图生成文字描述，如下图所示，使用GradCAM，不仅可以生成文字，还有生成该文字所依赖的特征。
做一个可视化分析的延深，可以用于纠正模型偏见：比方说我们通常会认为医生男性多，护士女性多，那么在建立数据集时，我们可能会在图片中，医生男性占比较多，护士女性占比较多，这就可能导致，模型基于男女分别医生还是护士，但这显然是不对的，在黑箱模型中，知道模型有问题，但可能很难找出问题在哪，需要做大量的实验尝试，有了可视化分析，就可以直接找出问题所在，改进模型。
1.图像上有多个同类物体时，只能画出一块热力图，比方说图中有三值猫，但只能画出一只猫，
2.不同位置的梯度，GAP平局之后，影响相同，但一般来讲图片边缘的影响应该小于图像中心。
3.梯度饱和、梯度消失、梯度噪声
4.权重大的channel，不一定对类别预测分数贡献大
5.只考虑从后往前的反向传播梯度，没考虑前向预测的影响
6.深层生成的粗粒度热力图和浅层生成的细粒度热力图都不够精确
7.CAM中只能分析最后一层，GradCAM可以分析中间层，但发现在浅层中，分析效果很差，基于这个有了layer CAM
解决Grad CAM两个问题：
1.图像上有多个同类物体时，只能画出一块热力图，比方说图中有三值猫，但只能画出一只猫，
2.不同位置的梯度，GAP平局之后，影响相同，但一般来讲图片边缘的影响应该小于图像中心。
对于第一个问题简单理解：从下图看假设intput image输入的图片包含三个猫（分别对应灰色区域），经过卷积之后，这三个区域分别出现在不同的特征图之中，经过Grad CAM处理之后只能激活其中一个猫的特征图，在Grad CAM++中， 可以同时激活三个猫的特征图。
对于第二个问题简单理解：就是对梯度加了权重，来区别不同位置梯度的影响。
解决Grad CAM三个问题：
3.梯度饱和、梯度消失、梯度噪声
4.权重大的channel，不一定对类别预测分数贡献大
5.只考虑从后往前的反向传播梯度，没考虑前向预测的影响
做个对比：如下图所示，明显Score CAM热力图对应的位置更加聚焦。
思路：
首先用Phase1（第一个网络），经过Upsampling之后得到14×14×256个特征图，将这些特征图和原图input的小狗分别相乘我们会得到，将每个特征图在原图中对应的位置高亮显示，进一步得到每一个特征图对应他权重，最后Phase2输出这些权重和Phase1中对应的每一个特征图相乘得到Score CAM的结果。
解决Grad CAM2个问题：
6.深层生成的粗粒度热力图和浅层生成的细粒度热力图都不够精确
7.CAM中只能分析最后一层，GradCAM可以分析中间层，但发现在浅层中，分析效果很差，基于这个有了layer CAM
应用：工业检测很合适。
做个对比：如下图左所示，第一行为Grad CAM的特征结果，第二行为layer CAM的特征结果，很明显Grad CAM噪声过多。如下图右所示，即使在浅层中也能聚焦较好的特征。
补充：
