転移学習とGrad-CAMの組み合わせについて
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下記のページの転移学習を用いて予測を行った後、Grad-CAMを用いて可視化を行おうとしています。
・転移学習 https://jp.mathworks.com/help/vision/ug/image-category-classification-using-deep-learning.html
Grad-CAM側の
scoreMap = gradCAM(net,X,label);
でnetを指定する際、転移学習で作成した新しいネットをGrad-CAM側に上手く渡すことができません。
これに関して質問なのですが、
転移学習側では
学習済みモデルでの特徴量抽出 + 新たな分類モデル
の形で実装してあるという認識で合っていますでしょうか?
またその場合、この学習済みモデルの特徴抽出部分と分類モデルを一つにして新たなnetを作成し、Grad-CAMに渡すことは可能でしょうか?
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Accepted Answer
Hiroyuki Hishida
on 2 Oct 2021
Edited: Hiroyuki Hishida
on 2 Oct 2021
上手く渡すことができません。
この部分なのですが、具体的にどうなるか、追記いただけますか?
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