論文の概要: DeepAstroUDA: Semi-Supervised Universal Domain Adaptation for
Cross-Survey Galaxy Morphology Classification and Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02005v2
- Date: Wed, 22 Mar 2023 17:03:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 00:24:22.103411
- Title: DeepAstroUDA: Semi-Supervised Universal Domain Adaptation for
Cross-Survey Galaxy Morphology Classification and Anomaly Detection
- Title（参考訳）: DeepAstroUDA: クロスサーベイ銀河形態分類と異常検出のための半教師付きユニバーサルドメイン適応
- Authors: A. \'Ciprijanovi\'c, A. Lewis, K. Pedro, S. Madireddy, B. Nord, G. N.
Perdue, S. M. Wild
- Abstract要約: 本稿では,この課題を克服するためのアプローチとして,ユニバーサルドメイン適応手法であるtextitDeepAstroUDAを提案する。
textitDeepAstroUDAは、2つの天文学的な調査のギャップを埋め、両方のドメインの分類精度を高めることができる。
また,本手法は異常検出アルゴリズムや未知のクラスサンプルのクラスタ化にも有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence methods show great promise in increasing the quality
and speed of work with large astronomical datasets, but the high complexity of
these methods leads to the extraction of dataset-specific, non-robust features.
Therefore, such methods do not generalize well across multiple datasets. We
present a universal domain adaptation method, \textit{DeepAstroUDA}, as an
approach to overcome this challenge. This algorithm performs semi-supervised
domain adaptation and can be applied to datasets with different data
distributions and class overlaps. Non-overlapping classes can be present in any
of the two datasets (the labeled source domain, or the unlabeled target
domain), and the method can even be used in the presence of unknown classes. We
apply our method to three examples of galaxy morphology classification tasks of
different complexities ($3$-class and $10$-class problems), with anomaly
detection: 1) datasets created after different numbers of observing years from
a single survey (LSST mock data of $1$ and $10$ years of observations); 2) data
from different surveys (SDSS and DECaLS); and 3) data from observing fields
with different depths within one survey (wide field and Stripe 82 deep field of
SDSS). For the first time, we demonstrate the successful use of domain
adaptation between very discrepant observational datasets.
\textit{DeepAstroUDA} is capable of bridging the gap between two astronomical
surveys, increasing classification accuracy in both domains (up to $40\%$ on
the unlabeled data), and making model performance consistent across datasets.
Furthermore, our method also performs well as an anomaly detection algorithm
and successfully clusters unknown class samples even in the unlabeled target
dataset.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の手法は、大きな天文学的なデータセットでの作業の品質とスピードを高める上で大きな可能性を秘めているが、これらの手法の複雑さは、データセット固有の非破壊的な特徴の抽出につながる。
したがって、そのような手法は複数のデータセットにわたってうまく一般化しない。
この課題を克服するためのアプローチとして,ユニバーサルドメイン適応法である \textit{deepastrouda} を提案する。
このアルゴリズムは半教師付きドメイン適応を実行し、異なるデータ分布とクラスオーバーラップを持つデータセットに適用することができる。
重複しないクラスは2つのデータセット(ラベル付きソースドメイン、ラベルなしターゲットドメイン)のいずれかに存在し、メソッドは未知のクラスの存在下でも使用できる。
本稿では,3種類の銀河形態分類タスク(3$クラス,10$クラス)を,異常検出を伴う3つの例に適用する。
1)1回の調査から異なる数の観測年を経て作成されたデータセット(1ドルのモックデータと10ドルの観測年数)。
2)異なる調査(SDSS及びDECLS)のデータ及び
3)1回のサーベイ(ワイドフィールドとストライプ82深視野sds)で異なる深度の観測フィールドからのデータ。
今回我々は,非常に異なる観測データセット間でのドメイン適応の利用を初めて実証した。
\textit{deepastrouda} は、2つの天文調査の間のギャップを橋渡しし、両領域の分類精度を高め(ラベルなしのデータで最大$40\%)、モデルのパフォーマンスをデータセット間で一貫性を持たせることができる。
さらに,この手法は異常検出アルゴリズムとしても機能し,ラベルなしのターゲットデータセットにおいても未知のクラスサンプルの収集に成功している。
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