論文の概要: Exoplanet Detection by Machine Learning with Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15577v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 17:35:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 23:02:23.381633
• Title: Exoplanet Detection by Machine Learning with Data Augmentation
• Title（参考訳）: データ拡張による機械学習による外惑星検出
• Authors: Koray Aydo\u{g}an
• Abstract要約: ディープラーニングは、外惑星検出パイプラインの一部を自動化する可能性がある。 利用可能なデータセットの少なさは、強力なネットワークアーキテクチャから期待されるパフォーマンスレベルを実現するのを難しくする。 本研究では,データ拡張によって外惑星検出問題に対するモデル性能が向上する可能性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It has recently been demonstrated that deep learning has significant potential to automate parts of the exoplanet detection pipeline using light curve data from satellites such as Kepler \cite{borucki2010kepler} \cite{koch2010kepler} and NASA's Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) \cite{ricker2010transiting}. Unfortunately, the smallness of the available datasets makes it difficult to realize the level of performance one expects from powerful network architectures. In this paper, we investigate the use of data augmentation techniques on light curve data from to train neural networks to identify exoplanets. The augmentation techniques used are of two classes: Simple (e.g. additive noise augmentation) and learning-based (e.g. first training a GAN \cite{goodfellow2020generative} to generate new examples). We demonstrate that data augmentation has a potential to improve model performance for the exoplanet detection problem, and recommend the use of augmentation based on generative models as more data becomes available.
• Abstract（参考訳）: 近年、深層学習はkepler \cite{borucki2010kepler} \cite{koch2010kepler} やnasaのtransiting exoplanet survey satellite (tess) \cite{ricker2010transiting} のような衛星からの光曲線データを用いて、太陽系外惑星検出パイプラインの一部を自動化する重要な可能性を実証されている。 残念ながら、利用可能なデータセットの小さいため、強力なネットワークアーキテクチャから期待されるパフォーマンスレベルを実現するのは難しい。 本稿では,外惑星を識別するために,ニューラルネットワークを訓練するための光曲線データに対するデータ拡張手法について検討する。 Augmentation Technique は2つのクラスから構成される: 単純(例:加法的雑音増大)と学習ベース(例: GAN \cite{goodfellow2020generative} を訓練して新しい例を生成する)。 我々は、データ拡張が外惑星検出問題におけるモデル性能を向上させる可能性を実証し、より多くのデータが利用可能になるにつれて、生成モデルに基づく拡張の利用を推奨する。

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