論文の概要: Systematic biases when using deep neural networks for annotating large
catalogs of astronomical images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03131v1
- Date: Mon, 10 Jan 2022 01:51:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-11 16:12:39.235433
- Title: Systematic biases when using deep neural networks for annotating large
catalogs of astronomical images
- Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークを用いた天体画像の大規模カタログ作成における系統的バイアス
- Authors: Sanchari Dhar, Lior Shamir
- Abstract要約: 楕円銀河と渦巻銀河の基本的な分類において、トレーニングに使用される銀河の空の位置がアルゴリズムの挙動に影響を与えることを示す。
このバイアスは、基本的な銀河形態の分布において、宇宙スケールの異方性の形で現れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep convolutional neural networks (DCNNs) have become the most common
solution for automatic image annotation due to their non-parametric nature,
good performance, and their accessibility through libraries such as TensorFlow.
Among other fields, DCNNs are also a common approach to the annotation of large
astronomical image databases acquired by digital sky surveys. One of the main
downsides of DCNNs is the complex non-intuitive rules that make DCNNs act as a
``black box", providing annotations in a manner that is unclear to the user.
Therefore, the user is often not able to know what information is used by the
DCNNs for the classification. Here we demonstrate that the training of a DCNN
is sensitive to the context of the training data such as the location of the
objects in the sky. We show that for basic classification of elliptical and
spiral galaxies, the sky location of the galaxies used for training affects the
behavior of the algorithm, and leads to a small but consistent and
statistically significant bias. That bias exhibits itself in the form of
cosmological-scale anisotropy in the distribution of basic galaxy morphology.
Therefore, while DCNNs are powerful tools for annotating images of extended
sources, the construction of training sets for galaxy morphology should take
into consideration more aspects than the visual appearance of the object. In
any case, catalogs created with deep neural networks that exhibit signs of
cosmological anisotropy should be interpreted with the possibility of
consistent bias.
- Abstract（参考訳）: deep convolutional neural networks(dcnn)は、非パラメトリック性、優れたパフォーマンス、tensorflowなどのライブラリによるアクセシビリティなどの理由から、自動画像アノテーションの最も一般的なソリューションとなっている。
その他の分野において、DCNNはデジタルスカイサーベイによって取得された大規模な天体画像データベースのアノテーションに対する一般的なアプローチである。
DCNNの主な欠点の1つは、DCNNが 'black box' として振る舞う複雑な非直観的なルールであり、ユーザにとって不明瞭な方法でアノテーションを提供する。
そのため、DCNNがどの情報を分類に使っているかを知ることができないことが多い。
ここでは,dcnnの訓練が,空に存在する物体の位置などの訓練データの文脈に敏感であることを実証する。
楕円銀河と渦巻銀河の基本的な分類において、トレーニングに使用される銀河の空の位置がアルゴリズムの挙動に影響を与え、小さいが、統計的に有意なバイアスをもたらすことを示す。
このバイアスは、基本的な銀河形態の分布における宇宙スケールの異方性という形で表される。
したがって、DCNNは拡張源の画像に注釈をつける強力なツールであるが、銀河形態学のトレーニングセットの構築は、物体の視覚的外観よりも多くの側面を考慮する必要がある。
いずれにせよ、宇宙論的異方性の兆候を示すディープニューラルネットワークで作成されたカタログは、一貫したバイアスの可能性で解釈されるべきである。
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