画像認識CNNの判断根拠を可視化する手法である「Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）」に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
最終畳み込み層の特徴マップに対する目的クラスの勾配を計算し、各チャンネルの重要度重みとしてプーリングして重み付き線形結合を求め、正の寄与（ReLU）を抽出してヒートマップとして可視化する。
イ
画像全体のピクセルをランダムに削除して正解率が下がる場所を探す手法である。
ウ
モデルの構造をGlobal Average Poolingを持つ特定のCNNに限定しなければ適用できない手法である。
エ
入力層のRGB画素値をそのまま白黒のグレースケールに変換して表示する手法である。