了解使用Grad-CAM可视化ResNet50神经网络模型预测时依据的特征区域，以及指导模型进一步优化的方法。Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一种深度卷积神经网络（DCNN）分类器的可视化方法，通过生成类激活映射可视化DCNN决策过程中哪些区域对分类结果有更大的贡献。ResNet50是一个标准的DCNN模型，常用于图像识别和分类任务。本文讨论如何在ResNet50中使用Grad-CAM进行可视化，并描述了计算过程的几个步骤。快速了解如何可视化神经网络模型，更好地理解为何会做出某种判断，从而指导模型进行进一步的优化。