論文の概要: CaloFlow II: Even Faster and Still Accurate Generation of Calorimeter Showers with Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11377v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 18:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-26 05:42:46.507427
• Title: CaloFlow II: Even Faster and Still Accurate Generation of Calorimeter Showers with Normalizing Flows
• Title（参考訳）: CaloFlow II: 正規化フローによるキャロリメータショーアの高速かつ高精度な生成
• Authors: Claudius Krause and David Shih
• Abstract要約: 近年,正規化フローに基づくGEANT4カロリーシャワーエミュレーションのための高忠実度生成モデルであるCaloFlowを紹介した。 ここでは、元のフレームワークの改善であるCaloFlow v2を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, we introduced CaloFlow, a high-fidelity generative model for GEANT4 calorimeter shower emulation based on normalizing flows. Here, we present CaloFlow v2, an improvement on our original framework that speeds up shower generation by a further factor of 500 relative to the original. The improvement is based on a technique called Probability Density Distillation, originally developed for speech synthesis in the ML literature, and which we develop further by introducing a set of powerful new loss terms. We demonstrate that CaloFlow v2 preserves the same high fidelity of the original using qualitative (average images, histograms of high level features) and quantitative (classifier metric between GEANT4 and generated samples) measures. The result is a generative model for calorimeter showers that matches the state-of-the-art in speed (a factor of $10^4$ faster than GEANT4) and greatly surpasses the previous state-of-the-art in fidelity.
• Abstract（参考訳）: 近年,正規化フローに基づくGEANT4カロリーシャワーエミュレーションのための高忠実度生成モデルであるCaloFlowを紹介した。 そこで,本研究では,シャワー発生速度を500倍に高速化するフレームワークであるcaloflow v2について紹介する。 この改善は,ml文献における音声合成のために開発された確率密度蒸留法に基づくもので,強力な損失項の導入によりさらに発展する。 我々は,CaloFlow v2が,定性的(平均画像,高次特徴ヒストグラム)と量的(GEANT4と生成したサンプルの分類基準)を用いて,元の高忠実度を保っていることを示す。 その結果、カロリーメータのシャワー生成モデルが、最先端の速さ(GEANT4よりも10^4$速い)と一致し、従来の忠実度をはるかに上回る結果となった。

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