論文の概要: Embedding Ordinality to Binary Loss Function for Improving Solar Flare Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11768v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 16:42:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 16:08:22.582214
- Title: Embedding Ordinality to Binary Loss Function for Improving Solar Flare Forecasting
- Title（参考訳）: 太陽フレア予測改善のための二元損失関数への埋め込み規則
- Authors: Chetraj Pandey, Anli Ji, Jinsu Hong, Rafal A. Angryk, Berkay Aydin,
- Abstract要約: 太陽フレア予測への応用を示す二元損失関数にオーディナリティをエンコードする新しい手法を提案する。
我々は、太陽円盤全体にわたる各ARのフレア予測を縦方向の制限なく可能とし、太陽フレア予測を強化した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0225653612678713
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a novel loss function aimed at optimizing the binary flare prediction problem by embedding the intrinsic ordinal flare characteristics into the binary cross-entropy (BCE) loss function. This modification is intended to provide the model with better guidance based on the ordinal characteristics of the data and improve the overall performance of the models. For our experiments, we employ a ResNet34-based model with transfer learning to predict $\geq$M-class flares by utilizing the shape-based features of magnetograms of active region (AR) patches spanning from $-$90$^{\circ}$ to $+$90$^{\circ}$ of solar longitude as our input data. We use a composite skill score (CSS) as our evaluation metric, which is calculated as the geometric mean of the True Skill Score (TSS) and the Heidke Skill Score (HSS) to rank and compare our models' performance. The primary contributions of this work are as follows: (i) We introduce a novel approach to encode ordinality into a binary loss function showing an application to solar flare prediction, (ii) We enhance solar flare forecasting by enabling flare predictions for each AR across the entire solar disk, without any longitudinal restrictions, and evaluate and compare performance. (iii) Our candidate model, optimized with the proposed loss function, shows an improvement of $\sim$7%, $\sim$4%, and $\sim$3% for AR patches within $\pm$30$^\circ$, $\pm$60$^\circ$, and $\pm$90$^\circ$ of solar longitude, respectively in terms of CSS, when compared with standard BCE. Additionally, we demonstrate the ability to issue flare forecasts for ARs in near-limb regions (regions between $\pm$60$^{\circ}$ to $\pm$90$^{\circ}$) with a CSS=0.34 (TSS=0.50 and HSS=0.23), expanding the scope of AR-based models for solar flare prediction. This advances the reliability of solar flare forecasts, leading to more effective prediction capabilities.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,2次クロスエントロピー(BCE)損失関数に内在する順序フレア特性を埋め込むことにより,2次フレア予測問題の最適化を目的とした新しい損失関数を提案する。
この修正は、データの順序特性に基づいてモデルにより良いガイダンスを与え、モデル全体の性能を改善することを目的としている。
我々の実験では、転写学習を用いたResNet34ベースのモデルを用いて、入力データとして90$^{\circ}$から90$^{\circ}$までの活動領域(AR)の磁気グラムの形状に基づく特徴を利用して、$\geq$Mクラスのフレアを予測する。
評価指標として複合スキルスコア(CSS)を用いて,True Skill Score (TSS) とHeidke Skill Score (HSS) の幾何平均として算出し,モデルの性能を比較した。
この作品の主な貢献は次の通りである。
(i)太陽フレア予測への応用を示す二項損失関数にオーディナリティをエンコードする新しい手法を導入する。
2) 太陽円板全体にわたる各ARのフレア予測を縦方向の制約なく可能とし, 性能評価・比較を行うことにより, 太陽フレア予測を強化した。
(iii)提案した損失関数を最適化した候補モデルでは,標準的なBCEと比較すると,標準的なBCEに比べて,それぞれ$\sim$7%,$\sim$4%,$\sim$3%のARパッチに対する$\pm$30$^\circ$,$\pm$60$^\circ$,$\pm$90$^\circ$,$\pm$90$^\circ$の改善が見られた。
さらに、太陽フレア予測のためのARベースのモデルの範囲を広げ、太陽フレア予測をCSS=0.34 (TSS=0.50 と HSS=0.23) で、近レベル領域($\pm$60$^{\circ}$から$\pm$90$^{\circ}$までの領域)でARのフレア予測を発行する機能を示した。
これにより太陽フレア予測の信頼性が向上し、より効果的な予測能力がもたらされる。
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