GradCAMのMa​pがすべて0になって​いる場合がある

Mathworksの公式のgradCAMの説明（トイプードルの分類）と同じプログラムを書いて、GradCAMを試したのですが、半分くらいの画像はMAPの値が全て０となってしまいました（ヒートマップ表示すると均一に薄緑）。

学習にはSqueezeNetを転移学習し、自身の持っているカラー画像を分類したところ、99.9％の精度となりました。十分な枚数を使用しているものの、トレーニング画像とテスト画像がきわめて類似する画像を用いているので過学習の可能性があります。

GradCAMで出力される画像が均一に0となる画像が多数存在するのは過学習の結果と判断していいのでしょうか。

様々な文書を読みましたが、一部の画像についてGradCAMの出力（スコアマップ）が均一に0となる現象が説明されているものがなくこちらで質問させていただきました。

一部の画像は公式の説明にあるようなイメージ通りのヒートマップが出力されていますが、多くの画像は薄緑一色です（MAPの値は均一に0となっていました）。同じプログラムを用いて別な画像でトレーニング・テストすると、全てイメージ通りのヒートマップが出力されます（こちらは過学習の可能性はありません）。

[Hiro Yoshino]

緑色一色になってしまった画像を、学習したネットワークで推論するとどうなりますか？

[Tegmine]

お返事が遅くなり申し訳ありません。出力されるスコアマップが0、アルファブレンドしたスコアマップのカラーが緑一色になってしまった画像（GradCAMから出力された画像をアルファブレンド済みの画像）を再度推論・GradCAMに入力したところ、スコアマップが0とならず、予想通りのカラーとなりました。（注目するであろう点に赤色が集中し、そこを中心になだらかに寒色系へと変化）

スコアマップの値も正常？に出力されているように見えます。

お手数をお掛けいたしますがよろしくお願いいたします。