論文の概要: Galaxy Morphology Classification with Counterfactual Explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14655v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 13:11:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.864282
• Title: Galaxy Morphology Classification with Counterfactual Explanation
• Title（参考訳）: 反現実的説明を用いた銀河形態分類
• Authors: Zhuo Cao, Lena Krieger, Hanno Scharr, Ira Assent,
• Abstract要約: 本稿では,従来のエンコーダ・デコーダアーキテクチャを逆流で拡張することを提案する。 我々は、意思決定プロセスに関する追加情報と反実的説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.678049001234828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Galaxy morphologies play an essential role in the study of the evolution of galaxies. The determination of morphologies is laborious for a large amount of data giving rise to machine learning-based approaches. Unfortunately, most of these approaches offer no insight into how the model works and make the results difficult to understand and explain. We here propose to extend a classical encoder-decoder architecture with invertible flow, allowing us to not only obtain a good predictive performance but also provide additional information about the decision process with counterfactual explanations.
• Abstract（参考訳）: 銀河形態学は銀河の進化の研究において重要な役割を担っている。 モルフォロジーの決定は、機械学習ベースのアプローチをもたらす大量のデータにとって、面倒である。 残念なことに、これらのアプローチのほとんどは、モデルがどのように機能するかについての洞察を提供しておらず、結果を理解したり説明したりするのが難しくなっています。 本稿では,従来のエンコーダ・デコーダアーキテクチャを逆流で拡張することを提案する。

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