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在CAM模型中，基本的想法是捕捉与最终分类最相关的特征图（feature maps），并可视化这些特征图以生成一个热图，这个热图显示了对于预测分类至关重要的图像区域。CAM通过以下步骤生成热图：
反向传播：CAM使用反向传播算法来计算网络中每个权的梯度，这些权是在网络的最后全连接层之前特定于类别的。
权重归一化：计算每个特征图上所有权的平均值，然后将每个权除以这个平均值，以归一化权值。
生成热图：将归一化的权值乘以相应的特征图，然后将所有特征图上的加权和聚集到一个单一的热图上。这个热图表示了对于特定类别的重要性分数。2024-06-26 11:10:34赞同 展开评论 打赏 -
CAM模块通过全局和段级的池化操作，提取不同尺度的上下文信息。生成的mask可以去除掉特征中的无关噪声，帮助模型更准确地识别说话人。CAM模块嵌入在D-TDNN的每一层中，形成了局部-段级-全局特征的统一建模。
2024-06-24 20:31:09赞同 展开评论 打赏
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