論文の概要: Identifying Light-curve Signals with a Deep Learning Based Object
Detection Algorithm. II. A General Light Curve Classification Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08080v1
- Date: Tue, 14 Nov 2023 11:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-15 14:25:55.944471
- Title: Identifying Light-curve Signals with a Deep Learning Based Object
Detection Algorithm. II. A General Light Curve Classification Framework
- Title(参考訳): 深層学習に基づく物体検出アルゴリズムによる光曲線信号の同定
II。
一般的な光曲線分類フレームワーク
- Authors: Kaiming Cui, D. J. Armstrong, Fabo Feng
- Abstract要約: 弱教師付き物体検出モデルを用いて光曲線を分類するための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
本フレームワークは,光曲線とパワースペクトルの両方に最適なウィンドウを自動同定し,対応するデータにズームインする。
我々は、変動星と過渡星の宇宙と地上の両方のマルチバンド観測から得られたデータセットに基づいてモデルを訓練する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vast amounts of astronomical photometric data are generated from various
projects, requiring significant efforts to identify variable stars and other
object classes. In light of this, a general, widely applicable classification
framework would simplify the task of designing custom classifiers. We present a
novel deep learning framework for classifying light curves using a weakly
supervised object detection model. Our framework identifies the optimal windows
for both light curves and power spectra automatically, and zooms in on their
corresponding data. This allows for automatic feature extraction from both time
and frequency domains, enabling our model to handle data across different
scales and sampling intervals. We train our model on datasets obtained from
both space-based and ground-based multi-band observations of variable stars and
transients. We achieve an accuracy of 87% for combined variables and transient
events, which is comparable to the performance of previous feature-based
models. Our trained model can be utilized directly to other missions, such as
ASAS-SN, without requiring any retraining or fine-tuning. To address known
issues with miscalibrated predictive probabilities, we apply conformal
prediction to generate robust predictive sets that guarantee true label
coverage with a given probability. Additionally, we incorporate various anomaly
detection algorithms to empower our model with the ability to identify
out-of-distribution objects. Our framework is implemented in the Deep-LC
toolkit, which is an open-source Python package hosted on Github and PyPI.
- Abstract(参考訳): 様々なプロジェクトから膨大な量の天体測光データが生成され、変光星やその他の天体の分類に多大な努力を要する。
これを踏まえ、広く適用可能な一般的な分類フレームワークは、カスタム分類器を設計する作業を単純化する。
弱教師付き物体検出モデルを用いて光曲線を分類するための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
本フレームワークは,光曲線とパワースペクトルの両方に最適なウィンドウを自動同定し,対応するデータにズームインする。
これにより、時間領域と周波数領域の両方から自動特徴抽出が可能となり、異なるスケールとサンプリング間隔にわたってデータを処理できる。
我々は,変光星と過渡星の空間観測と地上観測の両方から得られたデータセット上でモデルをトレーニングする。
従来の特徴ベースモデルに匹敵する,変数と過渡イベントの組み合わせによる87%の精度を実現する。
我々の訓練されたモデルは、再訓練や微調整を必要とせず、ASAS-SNのような他のミッションに直接利用することができる。
予測確率を誤算した既知の問題に対処するため,確率で真のラベルカバレッジを保証する頑健な予測セットを生成するために共形予測を適用した。
さらに,様々な異常検出アルゴリズムを組み込んで,分布外物体を識別する機能を備えたモデルを構築する。
このフレームワークは、githubとpypiにホストされているオープンソースのpythonパッケージであるdeep-lc toolkitに実装されています。
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