采用VGG16等分类模型，计算输入图像的特征图、预测类别及预测类别得分，通过对某预测类别的特征图进行加权求和，再通过ReLU去除对该类别有负影响的点，得到最终的热力图：

$$L_{Grad-CAM}^c=ReLU(\sum\limits_k\alpha_k^cA^k)$$

其中，第k个特征图关于类别c的权重$\alpha_k^c$可通过类别预测得分关于该特征图的梯度全局平均获得：

$$\alpha_k^c=\frac{1}{Z}\sum\limits_{i}\sum\limits_{j}\frac{\partial y^c}{\partial A_{ij}^k}$$