为什么Grad CAM需要调整到224 x 224

Grad CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一种用于解释深度学习模型的可视化技术。它通过将模型的梯度信息与特征图相乘，得到每个像素对于模型输出的重要程度，从而生成热力图来可视化模型的注意力区域。

Grad CAM需要调整到224 x 224的原因如下：

1. 模型输入尺寸：Grad CAM是基于深度学习模型的特征图进行计算的，而深度学习模型通常需要固定的输入尺寸。在常见的图像分类任务中，常用的输入尺寸是224 x 224。因此，为了与模型输入尺寸对应，Grad CAM也需要调整到相同的尺寸。
2. 特征图的大小：Grad CAM是通过将梯度信息与特征图相乘来计算每个像素的重要程度，因此特征图的大小对于计算的准确性和可视化效果至关重要。通常情况下，特征图的大小应与模型的最后一个卷积层的输出大小相同。在常见的卷积神经网络中，最后一个卷积层的输出大小通常是7 x 7或14 x 14。为了保持Grad CAM的计算准确性和可视化效果，需要将其调整到与最后一个卷积层输出大小相同的尺寸。

综上所述，为了与模型输入尺寸对应，并保持计算准确性和可视化效果，Grad CAM需要调整到224 x 224的尺寸。