論文の概要: Explaining Full-disk Deep Learning Model for Solar Flare Prediction using Attribution Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15878v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 03:18:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 18:53:40.727084
• Title: Explaining Full-disk Deep Learning Model for Solar Flare Prediction using Attribution Methods
• Title（参考訳）: 属性法による太陽フレア予測のための全ディスク深層学習モデル
• Authors: Chetraj Pandey, Rafal A. Angryk and Berkay Aydin
• Abstract要約: 本研究では,太陽フレア予測モデルを提案する。 実際のスキル統計(TSS)とハイドケスキルスコア(HSS)を用いて、モデル全体の性能を評価する。 我々の分析では、太陽フレアのフルディスク予測が活動領域(AR)の特徴と一致していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6882042556551611
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper contributes to the growing body of research on deep learning methods for solar flare prediction, primarily focusing on highly overlooked near-limb flares and utilizing the attribution methods to provide a post hoc qualitative explanation of the model's predictions. We present a solar flare prediction model, which is trained using hourly full-disk line-of-sight magnetogram images and employs a binary prediction mode to forecast $\geq$M-class flares that may occur within the following 24-hour period. To address the class imbalance, we employ a fusion of data augmentation and class weighting techniques; and evaluate the overall performance of our model using the true skill statistic (TSS) and Heidke skill score (HSS). Moreover, we applied three attribution methods, namely Guided Gradient-weighted Class Activation Mapping, Integrated Gradients, and Deep Shapley Additive Explanations, to interpret and cross-validate our model's predictions with the explanations. Our analysis revealed that full-disk prediction of solar flares aligns with characteristics related to active regions (ARs). In particular, the key findings of this study are: (1) our deep learning models achieved an average TSS=0.51 and HSS=0.35, and the results further demonstrate a competent capability to predict near-limb solar flares and (2) the qualitative analysis of the model explanation indicates that our model identifies and uses features associated with ARs in central and near-limb locations from full-disk magnetograms to make corresponding predictions. In other words, our models learn the shape and texture-based characteristics of flaring ARs even at near-limb areas, which is a novel and critical capability with significant implications for operational forecasting.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,太陽フレア予測のための深層学習手法の研究の進展に寄与し,特に見過ごされやすい近辺のフレアに着目し,帰属法を用いてモデル予測のポストホックな定性的説明を提供する。 太陽フレア予測モデルを提案する。このモデルでは、24時間以内に発生する可能性のある2値の予測モードを用いて、1時間ごとのフルディスク線磁図画像を用いてトレーニングを行う。 クラス不均衡に対処するために,データ拡張法とクラス重み付け法を融合し,true skill statistic (tss) とheidke skill score (hss) を用いてモデル全体の性能を評価する。 さらに,3つの帰属法,すなわち誘導勾配重み付けクラス活性化マッピング,統合勾配,深いシャプリー付加説明を適用し,モデルの予測を説明と相互評価した。 分析の結果,太陽フレアのフルディスク予測は活動領域(AR)の特徴と一致していることがわかった。 特に,本研究の主な成果は,(1)深層学習モデルが平均的TSS=0.51とSS=0.35を達成し,(2)太陽フレア付近の予測能力がさらに向上し,(2)モデル説明の質的解析により,全円板磁気図から中央および近傍のARに関連する特徴を特定し,それに応じた予測を行うことを示した。 言い換えれば、我々のモデルは、近山地帯でも火花ARの形状とテクスチャに基づく特徴を学習し、これは、運用予測に重要な意味を持つ、新しくて重要な能力である。

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