La cartographie d'activation de classe pondérée par le gradient (Grad-CAM) utilise l'information de gradient spécifique à la classe qui circule dans la couche convolutionnelle finale d'un CNN pour produire une carte de localisation grossière des régions importantes de l'image. Dans ce cours de 2 heures basé sur un projet, vous mettrez en œuvre GradCAM sur un ensemble de données de classification simple. Vous écrirez une classe de jeu de données personnalisée pour le jeu de données Image-Classification. Ensuite, vous créerez une architecture CNN personnalisée. De plus, vous allez créer la fonction train et la fonction evaluator qui seront utiles pour écrire la boucle d'Entraînement. Après avoir sauvegardé le meilleur modèle, vous écrirez la fonction GradCAM qui renvoie la carte thermique de la carte de localisation d'une classe donnée. Enfin, vous tracez la Carte thermique de l'image d'entrée donnée.