我已经在TensorFlow 2.0上训练了一个简单的图像分类器，参考了这个教程，我使用了网站上的第二种方法，因为第一种方法没有使用Dropout或数据增强，容易过拟合。
现在我需要生成一个热图来显示它认为类别所在的位置（我不需要像TensorFlow教程中那样用于花朵的热图）。
我观看了Computerphile的视频，它建议我应该使用CNN来解决这个问题。
那么，如果我训练这样一个网络，它是否需要带有类别位置的照片，还是只需要图像？
请回答。
回答：
你需要使用类似Grad-CAM的技术，“…一种通过可视化输入中对预测‘重要’的区域，使基于卷积神经网络（CNN）的模型更加透明的技术 – 或视觉解释。”
以下是一些从头开始介绍Grad-CAM的链接。
https://medium.com/@mohamedchetoui/grad-cam-gradient-weighted-class-activation-mapping-ffd72742243a
以下是原始论文的链接：
