↑: [[G検定に関する知識]] - [[XAI]]の手法。**CNN専用** - 最後の畳み込み層の勾配情報から判断の決め手となった場所を**ヒートマップ**で可視化 - 画像診断など視覚的な説明が必要な場面で使われる - [[LIME]]・[[SHAP]]がモデル非依存なのに対し、Grad-CAMはCNN専用 - Gradient-weighted Class Activation Mapping（Selvarajuら 2017）。出力クラスの勾配を各チャンネルの重みとして特徴マップを加重平均する - 表形式データの特徴量重要度算出には向かない（それは[[SHAP]]・[[LIME]]）