論文の概要: Lightweight Deep Learning Framework for Accurate Particle Flow Energy Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07250v2
• Date: Mon, 12 May 2025 09:19:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.691112
• Title: Lightweight Deep Learning Framework for Accurate Particle Flow Energy Reconstruction
• Title（参考訳）: 高精度粒子流エネルギー再構成のための軽量深層学習フレームワーク
• Authors: Yu Wang, Yangguang Zhang, Shengxiang Lin, Xingyi Zhang, Han Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニング再構築の枠組みを体系的に評価する。 重み付き平均2乗と誤差構造類似度指数を組み合わせたハイブリッド損失関数を設計する。 我々は,モーダル時間的相関とエネルギー変位非線形性を捉えるモデルの能力を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.598010350935596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Under extreme operating conditions, characterized by high particle multiplicity and heavily overlapping shower energy deposits, classical particle flow algorithms encounter pronounced limitations in resolution, efficiency, and accuracy. To address this challenge, this paper proposes and systematically evaluates a deep learning reconstruction framework: For multichannel sparse features, we design a hybrid loss function combining weighted mean squared error with structural similarity index, effectively balancing pixel-level accuracy and structural fidelity. By integrating 3D convolutions, Squeeze-and-Excitation channel attention, and Offset self-attention modules into baseline convolutional neural networks, we enhance the model's capability to capture cross-modal spatiotemporal correlations and energy-displacement nonlinearities. Validated on custom-constructed simulation data and Pythia jet datasets, the framework's 90K-parameter lightweight variant approaches the performance of 5M-parameter baselines, while the 25M-parameter 3D model achieves state-of-the-art results in both interpolation and extrapolation tasks. Comprehensive experiments quantitatively evaluate component contributions and provide performance-parameter trade-off guidelines. All core code and data processing scripts are open-sourced on a GitHub repository to facilitate community reproducibility and extension.
• Abstract（参考訳）: 極度の運転条件下では、高粒子の多重度と重重なり合うシャワーエネルギーの堆積が特徴であり、古典的な粒子流アルゴリズムは分解能、効率、精度において顕著な限界に遭遇する。 マルチチャネルスパース機能に対して、重み付き平均二乗誤差と構造的類似度指数を組み合わせたハイブリッド損失関数を設計し、画素レベルの精度と構造的忠実度を効果的にバランスさせる。 本研究では, 3次元畳み込み, Squeeze-and-Excitation channel attention, and Offset self-attention module をベースライン畳み込みニューラルネットワークに統合することにより, モーダル空間の時空間相関とエネルギー移動非線形性を捉えるモデルの能力を向上する。 カスタム構成のシミュレーションデータとPythiaジェットデータセットに基づいて検証されたこのフレームワークの軽量な90Kパラメーターは、5Mパラメーターベースラインのパフォーマンスに近づき、25Mパラメーター3Dモデルは補間と補間の両方において最先端の結果を達成する。 総合的な実験は、コンポーネントのコントリビューションを定量的に評価し、パフォーマンスパラメータトレードオフガイドラインを提供する。 すべてのコアコードとデータ処理スクリプトは、コミュニティの再現性と拡張を容易にするために、GitHubリポジトリでオープンソース化されている。

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