論文の概要: Drifting Features: Detection and evaluation in the context of automatic RRLs identification in VVV

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01714v2
• Date: Thu, 6 May 2021 00:52:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 10:47:53.230585
• Title: Drifting Features: Detection and evaluation in the context of automatic RRLs identification in VVV
• Title（参考訳）: ドリフト特性:vvvにおける自動rrls同定の文脈における検出と評価
• Authors: J. B. Cabral, M. Lares, S. Gurovich, D. Minniti, P. M. Granitto
• Abstract要約: 本稿では,データ特徴量で測定した特性の小さな変化に関連したドリフト特徴の概念について紹介し,考察する。 本手法は, 情報源の起源のタイルに関する有用な情報を含む特徴の減少セットを効率的に同定できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As most of the modern astronomical sky surveys produce data faster than humans can analyze it, Machine Learning (ML) has become a central tool in Astronomy. Modern ML methods can be characterized as highly resistant to some experimental errors. However, small changes on the data over long distances or long periods of time, which cannot be easily detected by statistical methods, can be harmful to these methods. We develop a new strategy to cope with this problem, also using ML methods in an innovative way, to identify these potentially harmful features. We introduce and discuss the notion of Drifting Features, related with small changes in the properties as measured in the data features. We use the identification of RRLs in VVV based on an earlier work and introduce a method for detecting Drifting Features. Our method forces a classifier to learn the tile of origin of diverse sources (mostly stellar 'point sources'), and select the features more relevant to the task of finding candidates to Drifting Features. We show that this method can efficiently identify a reduced set of features that contains useful information about the tile of origin of the sources. For our particular example of detecting RRLs in VVV, we find that Drifting Features are mostly related to color indices. On the other hand, we show that, even if we have a clear set of Drifting Features in our problem, they are mostly insensitive to the identification of RRLs. Drifting Features can be efficiently identified using ML methods. However, in our example, removing Drifting Features does not improve the identification of RRLs.
• Abstract（参考訳）: 現代の天文学的スカイサーベイのほとんどは、人間が分析できるよりも速くデータを生成するため、機械学習(ML)は天文学の中心的なツールとなっている。 現代のML法は、いくつかの実験的誤りに対して高い耐性を持つと特徴付けられる。 しかし,統計学的手法では容易に検出できない長距離データや長時間データの変化は,これらの手法に悪影響を及ぼす可能性がある。 我々は、これらの潜在的有害な特徴を特定するために、革新的な方法でmlメソッドを使用して、この問題に対処するための新しい戦略を開発した。 本稿では,データ特徴量で測定した特性の小さな変化に関連したドリフト特徴の概念について紹介し,考察する。 先行研究に基づいてvvvにおけるrrlの同定を行い,ドリフト特徴の検出手法を提案する。 提案手法では,多種多様なソース(主に「点源」)の起源のタイルを分類器に学習させ,ドリフト特徴の候補を見つけるタスクに関係のある特徴を選択する。 本手法は,原産地のタイルに関する有用な情報を含む特徴の少ない集合を効率的に同定できることを示す。 VVVでRRLを検出する特別な例として、ドリフト特徴が主に色指数に関係していることが分かる。 一方, この問題に明確なドリフト特徴があるとしても, RRLの識別にはほとんど敏感であることを示す。 ドリフト特徴はML手法で効率的に識別できる。 しかし,本例では,ドリフト特徴の除去はrrlの識別を改善しない。

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