論文の概要: ExoMiner: A Highly Accurate and Explainable Deep Learning Classifier to
Mine Exoplanets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10009v1
- Date: Fri, 19 Nov 2021 02:22:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-23 02:34:34.713419
- Title: ExoMiner: A Highly Accurate and Explainable Deep Learning Classifier to
Mine Exoplanets
- Title（参考訳）: ExoMiner: 太陽系外惑星の高精度かつ説明可能な深層学習分類器
- Authors: Hamed Valizadegan, Miguel Martinho, Laurent S. Wilkens, Jon M.
Jenkins, Jeffrey Smith, Douglas A. Caldwell, Joseph D. Twicken, Pedro C.
Gerum, Nikash Walia, Kaylie Hausknecht, Noa Y. Lubin, Stephen T. Bryson,
Nikunj C. Oza
- Abstract要約: ExoMinerは、ドメインの専門家が診断テストを調べて、トランジットシグナルを検査する方法を模倣する。
我々は,MASTケプラーアーカイブから新たに301個の太陽系外惑星を検証した。
ExoMinerがトランスポート信号を特定のクラスラベルに分類する理由について、専門家にフィードバックを提供するシンプルな説明可能性フレームワークを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5578094397833854
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The kepler and TESS missions have generated over 100,000 potential transit
signals that must be processed in order to create a catalog of planet
candidates. During the last few years, there has been a growing interest in
using machine learning to analyze these data in search of new exoplanets.
Different from the existing machine learning works, ExoMiner, the proposed deep
learning classifier in this work, mimics how domain experts examine diagnostic
tests to vet a transit signal. ExoMiner is a highly accurate, explainable, and
robust classifier that 1) allows us to validate 301 new exoplanets from the
MAST Kepler Archive and 2) is general enough to be applied across missions such
as the on-going TESS mission. We perform an extensive experimental study to
verify that ExoMiner is more reliable and accurate than the existing transit
signal classifiers in terms of different classification and ranking metrics.
For example, for a fixed precision value of 99%, ExoMiner retrieves 93.6% of
all exoplanets in the test set (i.e., recall=0.936) while this rate is 76.3%
for the best existing classifier. Furthermore, the modular design of ExoMiner
favors its explainability. We introduce a simple explainability framework that
provides experts with feedback on why ExoMiner classifies a transit signal into
a specific class label (e.g., planet candidate or not planet candidate).
- Abstract（参考訳）: ケプラーとTESSのミッションは、惑星候補のカタログを作成するために処理しなければならない10万以上のトランジット信号を生成する。
ここ数年、新しい太陽系外惑星を探すために機械学習を使ってこれらのデータを分析することへの関心が高まっている。
既存の機械学習と異なり、この研究で提案されているディープラーニング分類器であるExoMinerは、ドメインの専門家が診断テストを調べてトランジットシグナルを検査する方法を模倣している。
ExoMinerは、非常に正確で説明可能な、堅牢な分類器である
1) MASTケプラーアーカイブから新たに301個の太陽系外惑星を検証できる。
2)は、現在進行中のtessミッションのようなミッションにまたがって適用できるほど一般的である。
我々は,ExoMinerが既存のトランジット信号分類器よりも信頼性が高く,精度が高いことを検証するために,広範囲にわたる実験を行った。
例えば、固定精度99%の場合、エクソミナーはテストセット内の全ての太陽系外惑星の93.6%を回収する(すなわち、リコール=0.936)が、最良の分類器では76.3%である。
さらに、ExoMinerのモジュール設計は、その説明可能性を支持している。
本稿では,ExoMinerがトランジットシグナルを特定のクラスラベル(惑星候補か惑星候補でないか)に分類する理由について,専門家にフィードバックを提供するシンプルな説明可能性フレームワークを紹介する。
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