Grad-CAMは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用した画像分類タスクに適用されます。この手法は、各画像に対して、出力層の各ニューロンの出力値と、その出力値が最大になった際の入力画像の部分を結びつけることで、画像分類タスクにおいて重要だった部分を可視化します。
Grad-CAMは、CNN (Convolutional Neural Network)による画像分類タスクにおいて、ニューラルネットワークが特定の画像を分類するためにどの部分が予測に影響を与えたのかを可視化する手法です。これは、特定のクラスに対する全層の勾配を可視化し、どの部分が予測に影響を与えたのかを理解することができます。