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Day 46 Grad-CAM 与 Hook 机制@浙大疏锦行

1. Hook 机制 (钩子函数)

概念

Hook 本质上是一种回调函数 (Callback)，允许我们在不修改模型原始代码结构的情况下，动态地“监听”或“修改”模型内部中间层的输入、输出或梯度。

作用

• 调试与可视化：查看中间层特征图（Feature Maps）。
• 特征提取：提取高层语义特征用于下游任务。
• 梯度分析：监控或裁剪梯度。
• 可解释性：如 Grad-CAM 的实现。

PyTorch 中的 Hook 类型

1. Module Hooks (针对层/模块)
   • register_forward_hook(hook_func): 在前向传播结束后调用。
     • hook_func(module, input, output): 可以获取该层的输入和输出。
   • register_backward_hook(hook_func): 在反向传播结束后调用。
     • hook_func(module, grad_input, grad_output): 可以获取该层的输入梯度和输出梯度。
2. Tensor Hooks (针对张量)
   • tensor.register_hook(hook_func): 在计算该张量的梯度时调用，常用于修改梯度。

Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)

简介

Grad-CAM 是一种可视化技术，用于解释卷积神经网络（CNN）的决策依据。它能生成热力图 (Heatmap)，高亮显示图像中对模型预测结果贡献最大的区域（即“模型在看哪里”）。

原理

Grad-CAM 利用梯度信息来衡量最后一个卷积层中每个通道（Feature Map）对目标类别的重要性。

主要步骤：

1. 前向传播：获取目标卷积层（通常是最后一层卷积）的特征图 (Activations)。
2. 反向传播：计算目标类别分数相对于该层特征图的梯度 (Gradients)。
3. 计算权重：对梯度进行全局平均池化 (Global Average Pooling)，得到每个通道的重要性权重α k \alpha_kαk​。
4. 加权求和：将权重与对应的特征图相乘并求和。
5. ReLU 激活：应用 ReLU 函数，只保留对类别有正向贡献的区域（去除负值）。
   L G r a d − C A M c = R e L U ( ∑ k α k c A k ) L_{Grad-CAM}^c = ReLU(\sum_k \alpha_k^c A^k)LGrad−CAMc​=ReLU(k∑​αkc​Ak)
6. 可视化：将生成的热力图上采样到原图大小，并叠加显示。

代码实现关键点

• Hook：
  • 使用forward_hook捕获特征图activations。
  • 使用backward_hook捕获梯度gradients。
• 反向传播触发：
  • 手动构造一个one-hot向量（目标类别为 1，其余为 0）。
  • 执行output.backward(gradient=one_hot)来计算针对特定类别的梯度。

@浙大疏锦行