論文の概要: Interpreting deep learning-based stellar mass estimation via causal analysis and mutual information decomposition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23901v1
- Date: Sun, 28 Sep 2025 14:17:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.521826
- Title: Interpreting deep learning-based stellar mass estimation via causal analysis and mutual information decomposition
- Title（参考訳）: 因果解析と相互情報分解による深層学習に基づく恒星質量推定の解釈
- Authors: Wei Zhang, Qiufan Lin, Yuan-Sen Ting, Shupei Chen, Hengxin Ruan, Song Li, Yifan Wang,
- Abstract要約: Sloan Digital Sky Survey (SDSS) と Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE) から得られたデータを用いて、画像ベースモデルに対する物理的解釈を提供する有意義な結果を得た。
我々の研究は、深層学習と解釈可能性技術を組み合わせることで得られる利益を実証し、よりデータ駆動の天体物理学研究を促進することを約束している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.62611856496081
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: End-to-end deep learning models fed with multi-band galaxy images are powerful data-driven tools used to estimate galaxy physical properties in the absence of spectroscopy. However, due to a lack of interpretability and the associational nature of such models, it is difficult to understand how the information additional to integrated photometry (e.g., morphology) contributes to the estimation task. Improving our understanding in this field would enable further advances into unraveling the physical connections among galaxy properties and optimizing data exploitation. Therefore, our work is aimed at interpreting the deep learning-based estimation of stellar mass via two interpretability techniques: causal analysis and mutual information decomposition. The former reveals the causal paths between multiple variables beyond nondirectional statistical associations, while the latter quantifies the multicomponent contributions (i.e., redundant, unique, and synergistic) of different input data to the stellar mass estimation. Using data from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) and the Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE), we obtained meaningful results that provide physical interpretations for image-based models. Our work demonstrates the gains from combining deep learning with interpretability techniques, and holds promise in promoting more data-driven astrophysical research (e.g., astrophysical parameter estimations and investigations on complex multivariate physical processes).
- Abstract（参考訳）: マルチバンド銀河画像を用いたエンドツーエンドのディープラーニングモデルは、分光のない銀河の物理的特性を推定するために使用される強力なデータ駆動ツールである。
しかし、解釈可能性の欠如とそのようなモデルの関連性のため、統合光度法(例えば、形態学)に付加される情報が、どのようにして推定タスクに寄与するかを理解することは困難である。
この分野での理解を深めることで、銀河の性質間の物理的つながりを解き明かし、データの活用を最適化するさらなる進歩が可能になる。
そこで本研究の目的は、因果解析と相互情報分解という2つの解釈可能性技術を用いて、恒星質量の深層学習に基づく推定を解釈することである。
前者は、多変数間の因果経路を非方向性統計関連を超えて明らかにし、後者は恒星質量推定に対する異なる入力データの多成分寄与(冗長性、特異性、相乗性)を定量化する。
Sloan Digital Sky Survey (SDSS) と Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE) から得られたデータを用いて、画像ベースモデルに対する物理的解釈を提供する有意義な結果を得た。
本研究は、深層学習と解釈可能性技術を組み合わせることで得られる利益を実証し、よりデータ駆動型天体物理学研究(例えば、天体物理パラメータ推定と複素多変量物理過程の研究)を促進することを約束する。
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