ICCV 2017
周博磊的那篇文章，CAM（上一篇）需要使用到GLobal average pooling，如果原model用的是FC，要对model进行修改，有局限性。对CAM的改进。
用梯度的全局均值来代替，这样的话，可扩展，不仅FC里面可以直接用，还可以用来可视化问答系统之类的。
方法：
grad-CAM：
取最后一层的卷积，算每个feature map 的梯度，然后对每个feature map 的梯度求全局平均，然后把这个全局的平均，乘回原来的feature map。
guided-反向传播：
和普通的反向传播不一样，普通的是，之前前向传播的时候>0的位置的梯度传回去，guided加一个条件，且梯度>0的位置才回传。
实现：
