目前，我正在为CNN模型实现GradCAM（激活热图）。当我的置信度不是100％时，它可以完美工作（注意：这是一个多标签分类问题，所以我使用的是S型激活，而不是softmax）。
但是，当我的模型过分自信（字面上的置信度为1.0（100％））时，最终输出层的坡度却没有最终卷积的输出特征图变为全零。
我认为这可能是因为要获得100％的损失，必须为0或接近0。我已经尝试了几种关于损耗张量的方法来解决这个问题，包括裁剪，规范化（硬编码和使用tensorflow的l2_norm函数），以及简单地为其添加一个很小的浮点数（1e-5）。
但是，没有任何效果，而且我一直无法找到有关该主题的任何资源。我是否错过了一个非常有用的简单技巧或功能？还是这是我的模型架构中更深层的问题？
TLDR；如何标准化/调整模型的输出损失张量，使其不包含0值？