Grad-CAMOを損失関数に組み込むことで、生物学的に意味のある形態プロファイルの抽出を改善する可能性があります。Grad-CAMOを損失関数に組み込むことで、モデルが中心の細胞に焦点を当てるように調整できます。つまり、Grad-CAMOを使用することで、モデルが近隣の細胞や背景ではなく、中心の細胞に注目するように学習させることができます。このような正則化手法を導入することで、モデルがより生物学的に意味のある形態プロファイルを抽出するように促すことができます。