論文の概要: A one-armed CNN for exoplanet detection from light curves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06292v1
• Date: Wed, 12 May 2021 14:00:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 03:34:20.822118
• Title: A one-armed CNN for exoplanet detection from light curves
• Title（参考訳）: 光曲線からの外惑星検出のための片腕CNN
• Authors: Koko Visser and Bas Bosma and Eric Postma
• Abstract要約: 我々は、外惑星検出のための一本腕簡易畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案し、より複雑で二本腕のCNNであるAstronetと比較した。 モンテカルロのクロスバリデーションが太陽系外惑星検出性能の推定に与える影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Genesis, a one-armed simplified Convolutional Neural Network (CNN)for exoplanet detection, and compare it to the more complex, two-armed CNN called Astronet. Furthermore, we examine how Monte Carlo cross-validation affects the estimation of the exoplanet detection performance. Finally, we increase the input resolution twofold to assess its effect on performance. The experiments reveal that (i)the reduced complexity of Genesis, i.e., a more than 95% reduction in the number of free parameters, incurs a small performance cost of about 0.5% compared to Astronet, (ii) Monte Carlo cross-validation provides a more realistic performance estimate that is almost 0.7% below the original estimate, and (iii) the twofold increase in input resolution decreases the average performance by about 0.5%. We conclude by arguing that further exploration of shallower CNN architectures may be beneficial in order to improve the generalizability of CNN-based exoplanet detection across surveys.
• Abstract（参考訳）: 我々は、外惑星検出のための片腕簡易畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であるGenesisを提案し、より複雑な2本腕CNNであるAstronetと比較した。 さらに,モンテカルロのクロスバリデーションが外惑星検出性能の推定に与える影響について検討した。 最後に,入力解像度を2倍にすることで,その性能への影響を評価する。 i) 生成の複雑さ、すなわち、フリーパラメータの数を95%以上減少させると、astronetと比較してパフォーマンスコストが約0.5%小さくなること、(ii) モンテカルロのクロスバリデーションは、当初の推定よりも約0.7%低いより現実的なパフォーマンス推定を提供し、(iii) 入力解像度の2倍の増加は、平均パフォーマンスを約0.5%減少させる。 より浅いCNNアーキテクチャの探索は、調査全体にわたるCNNベースの外惑星検出の一般化性を向上させるために有用である。

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