論文の概要: Semi-supervised Learning of Galaxy Morphology using Equivariant Transformer Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08714v1
• Date: Tue, 17 Nov 2020 15:41:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 16:02:07.532009
• Title: Semi-supervised Learning of Galaxy Morphology using Equivariant Transformer Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: 変圧器変分オートエンコーダを用いた銀河形態の半教師あり学習
• Authors: Mizu Nishikawa-Toomey, Lewis Smith, Yarin Gal
• Abstract要約: 本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)と等価な変分トランスフォーマー層と,潜在空間からの分類器ネットワークを開発する。 この新たなアーキテクチャは、銀河形態分類タスクに銀河動物園データセットを用いた場合、精度の向上につながることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.38960534620003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growth in the number of galaxy images is much faster than the speed at which these galaxies can be labelled by humans. However, by leveraging the information present in the ever growing set of unlabelled images, semi-supervised learning could be an effective way of reducing the required labelling and increasing classification accuracy. We develop a Variational Autoencoder (VAE) with Equivariant Transformer layers with a classifier network from the latent space. We show that this novel architecture leads to improvements in accuracy when used for the galaxy morphology classification task on the Galaxy Zoo data set. In addition we show that pre-training the classifier network as part of the VAE using the unlabelled data leads to higher accuracy with fewer labels compared to exiting approaches. This novel VAE has the potential to automate galaxy morphology classification with reduced human labelling efforts.
• Abstract（参考訳）: 銀河画像の数の増加は、これらの銀河が人間によってラベル付けされる速度よりもはるかに速い。 しかし,非競合画像群に存在する情報を活用することで,半教師あり学習は,必要なラベル付けを減らし,分類精度を向上する有効な方法となる。 潜在空間からの分類器ネットワークを持つ等価変圧器層を持つ変分オートエンコーダ (vae) を開発した。 この新たなアーキテクチャは、銀河形態分類タスクに銀河動物園データセットを用いた場合、精度の向上につながることを示す。 さらに,ラベルのないデータを用いてvaeの一部として分類器ネットワークを事前トレーニングすることで,ラベルの少ない精度で,出口のアプローチよりも精度が向上することを示す。 この新しいVAEは、人間のラベル付けの努力を減らして銀河形態分類を自動化する可能性がある。

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