标签： python keras
我的大部分ML工作都是处理传感器的1d信号，但是最近我一直在尝试使用显着图和cam贴图更好地了解我的网络。我将6个1d信号叠加到一个1通道的“图像”（大小为25x6x1）中，并馈入CNN。当我查看我的显着性和凸轮贴图（使用keras-vis的visualize_cam和visualize_saliency函数）时，我莫名其妙地得到了（25x6x3）的输出。这些功能是否将输入假定为3通道图像，然后将渐变跟踪到不存在的通道？还是我严重误解了这些功能的输出。我只想确保我对输出的理解是正确的。