論文の概要: Using different sources of ground truths and transfer learning to improve the generalization of photometric redshift estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18054v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 04:55:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:02.174638
• Title: Using different sources of ground truths and transfer learning to improve the generalization of photometric redshift estimation
• Title（参考訳）: 光度赤方偏移推定の一般化のための異なる基底真理源と伝達学習の利用
• Authors: Jonathan Soriano, Srinath Saikrishnan, Vikram Seenivasan, Bernie Boscoe, Jack Singal, Tuan Do,
• Abstract要約: 我々は、異なる基底真実を組み合わせることにより、銀河赤方偏移予測を改善する方法を模索する。 私たちはまずTransferZでベースニューラルネットワークをトレーニングし、より精密な分光赤偏移を持つ銀河のデータセット(GalaxiesML)で転送学習を用いてそれを洗練します。 どちらの手法も、差分を$sim$5x、RMSエラーを$sim$1.5x、GalaxiesMLの破滅的な外れ率を1.3x、TransferZデータのみにトレーニングされたベースラインと比較して、バイアスを$sim$5x、RMSエラーを$sim$1.5x、削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this work, we explore methods to improve galaxy redshift predictions by combining different ground truths. Traditional machine learning models rely on training sets with known spectroscopic redshifts, which are precise but only represent a limited sample of galaxies. To make redshift models more generalizable to the broader galaxy population, we investigate transfer learning and directly combining ground truth redshifts derived from photometry and spectroscopy. We use the COSMOS2020 survey to create a dataset, TransferZ, which includes photometric redshift estimates derived from up to 35 imaging filters using template fitting. This dataset spans a wider range of galaxy types and colors compared to spectroscopic samples, though its redshift estimates are less accurate. We first train a base neural network on TransferZ and then refine it using transfer learning on a dataset of galaxies with more precise spectroscopic redshifts (GalaxiesML). In addition, we train a neural network on a combined dataset of TransferZ and GalaxiesML. Both methods reduce bias by $\sim$ 5x, RMS error by $\sim$ 1.5x, and catastrophic outlier rates by 1.3x on GalaxiesML, compared to a baseline trained only on TransferZ. However, we also find a reduction in performance for RMS and bias when evaluated on TransferZ data. Overall, our results demonstrate these approaches can meet cosmological requirements.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、異なる基底事実を組み合わせることにより、銀河赤方偏移予測を改善する方法について検討する。 従来の機械学習モデルは、既知の分光赤方偏移を持つトレーニングセットに頼っている。 より広い銀河群に対してより一般化可能な赤方偏移モデルを構築するため、移動学習と、光度法と分光法から導かれた基底真理赤方偏移を直接組み合わせて検討する。 我々はCOSMOS2020サーベイを用いて、テンプレートフィッティングを用いた35個の画像フィルタから得られた光度赤方偏移推定を含むデータセット、TransferZを作成している。 このデータセットは、赤方偏移推定は正確ではないものの、分光サンプルと比較してより広い種類の銀河や色の範囲にまたがる。 まず、TransferZ上でベースニューラルネットワークをトレーニングし、より精密な分光赤方偏移(GalaxiesML)を持つ銀河のデータセット上で転送学習を用いてそれを洗練する。 さらに、TransferZとGalaxiesMLの組み合わせデータセットに基づいてニューラルネットワークをトレーニングする。 どちらの手法もバイアスを$\sim$ 5x、RMSエラーを$\sim$ 1.5x、GalaxiesMLで破滅的なアウトリー率を1.3x、TransferZでのみ訓練されたベースラインと比較して、バイアスを$\sim$ 5x、RMSエラーを$\sim$ 1.5x、削減する。 しかし,TransferZデータによる評価では,RMSの性能低下やバイアスが認められた。 全体として、これらの手法は宇宙論的な要件を満たすことができることを示す。

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