論文の概要: Partition Pooling for Convolutional Graph Network Applications in Particle Physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05952v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 17:43:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:49:05.230616
• Title: Partition Pooling for Convolutional Graph Network Applications in Particle Physics
• Title（参考訳）: 粒子物理学における畳み込みグラフネットワーク応用のためのパーティショニングプール
• Authors: M. Bachlechner (1), T. Birkenfeld (1), P. Soldin (1), A. Stahl (1) and C. Wiebusch (1) ((1) III Physics Institute B, RWTH Aachen University)
• Abstract要約: 畳み込みグラフネットワークは、効率的な事象再構成と分類のために粒子物理学で使用される。 本稿では,パーティショニングを用いてグラフ上にスプーリングカーネルを生成するプール方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional graph networks are used in particle physics for effective event reconstructions and classifications. However, their performances can be limited by the considerable amount of sensors used in modern particle detectors if applied to sensor-level data. We present a pooling scheme that uses partitioning to create pooling kernels on graphs, similar to pooling on images. Partition pooling can be used to adopt successful image recognition architectures for graph neural network applications in particle physics. The reduced computational resources allow for deeper networks and more extensive hyperparameter optimizations. To show its applicability, we construct a convolutional graph network with partition pooling that reconstructs simulated interaction vertices for an idealized neutrino detector. The pooling network yields improved performance and is less susceptible to overfitting than a similar network without pooling. The lower resource requirements allow the construction of a deeper network with further improved performance.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みグラフネットワークは、効果的な事象再構成と分類のために素粒子物理学で用いられる。 しかし、その性能はセンサーレベルのデータに適用した場合、現代の粒子検出器で使用される大量のセンサーによって制限される。 画像のプールングと類似した,グラフ上のカーネルをパーティショニングによって生成するプールスキームを提案する。 パーティションプーリングは、粒子物理学におけるグラフニューラルネットワーク応用のための画像認識アーキテクチャを成功させるのに使用できる。 計算資源の削減により、より深いネットワークとより広範なハイパーパラメータ最適化が可能になる。 その適用性を示すために、理想的なニュートリノ検出器のための模擬相互作用頂点を再構成する分割プーリングを用いた畳み込みグラフネットワークを構築した。 プールネットワークは性能が向上し、プールのない類似ネットワークよりもオーバーフィットの影響を受けにくい。 リソース要件の低さにより、パフォーマンスがさらに向上したより深いネットワークの構築が可能になる。

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