論文の概要: Radio Galaxy Zoo: Using semi-supervised learning to leverage large
unlabelled data-sets for radio galaxy classification under data-set shift
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08816v2
- Date: Wed, 20 Apr 2022 08:54:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-21 12:43:48.973638
- Title: Radio Galaxy Zoo: Using semi-supervised learning to leverage large
unlabelled data-sets for radio galaxy classification under data-set shift
- Title（参考訳）: ラジオギャラクシー動物園: 半教師付き学習を用いて、大きな未ラベルデータセットをデータ-セットシフト下での電波銀河分類に活用する
- Authors: Inigo V. Slijepcevic, Anna M. M. Scaife, Mike Walmsley, Micah Bowles,
Ivy Wong, Stanislav S. Shabala and Hongming Tang
- Abstract要約: 電波銀河の形態分類に応用した最先端半教師付き学習アルゴリズム
より少ないラベルを持つSSLが、監督された最先端に匹敵するテスト精度を達成できるかどうかをテストする。
改善は限られたラベルボリュームに限定され、低ラベルボリュームでは性能が急速に低下する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work we examine the classification accuracy and robustness of a
state-of-the-art semi-supervised learning (SSL) algorithm applied to the
morphological classification of radio galaxies. We test if SSL with fewer
labels can achieve test accuracies comparable to the supervised
state-of-the-art and whether this holds when incorporating previously unseen
data. We find that for the radio galaxy classification problem considered, SSL
provides additional regularisation and outperforms the baseline test accuracy.
However, in contrast to model performance metrics reported on computer science
benchmarking data-sets, we find that improvement is limited to a narrow range
of label volumes, with performance falling off rapidly at low label volumes.
Additionally, we show that SSL does not improve model calibration, regardless
of whether classification is improved. Moreover, we find that when different
underlying catalogues drawn from the same radio survey are used to provide the
labelled and unlabelled data-sets required for SSL, a significant drop in
classification performance is observered, highlighting the difficulty of
applying SSL techniques under dataset shift. We show that a class-imbalanced
unlabelled data pool negatively affects performance through prior probability
shift, which we suggest may explain this performance drop, and that using the
Frechet Distance between labelled and unlabelled data-sets as a measure of
data-set shift can provide a prediction of model performance, but that for
typical radio galaxy data-sets with labelled sample volumes of O(1000), the
sample variance associated with this technique is high and the technique is in
general not sufficiently robust to replace a train-test cycle.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,電波銀河の形態的分類に適用した最先端半教師付き学習(SSL)アルゴリズムの分類精度とロバスト性について検討する。
より少ないラベルを持つSSLが、監督された最先端技術に匹敵するテスト精度を達成できるかどうかをテストします。
検討した電波銀河分類問題に対して、SSLはさらなる正規化を提供し、ベースライン検定精度を上回ります。
しかし,コンピュータサイエンスのベンチマークデータに報告されているモデル性能指標とは対照的に,改善はラベルボリュームの限られた範囲に限られており,低ラベルボリュームでは性能が急速に低下している。
さらに,分類の改善にかかわらず,SSLはモデル校正を改善しないことを示す。
さらに,同じラジオ調査から抽出した下位のカタログを用いてSSLに必要なラベル付きおよび非ラベル付きデータセットを提供すると,分類性能の大幅な低下が観測され,データセットシフトによるSSL技術の適用の難しさが浮き彫りになる。
We show that a class-imbalanced unlabelled data pool negatively affects performance through prior probability shift, which we suggest may explain this performance drop, and that using the Frechet Distance between labelled and unlabelled data-sets as a measure of data-set shift can provide a prediction of model performance, but that for typical radio galaxy data-sets with labelled sample volumes of O(1000), the sample variance associated with this technique is high and the technique is in general not sufficiently robust to replace a train-test cycle.
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