論文の概要: Neural Scaling Laws for Boosted Jet Tagging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15781v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 18:13:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.155897
• Title: Neural Scaling Laws for Boosted Jet Tagging
• Title（参考訳）: ブースタージェットタグのニューラルスケーリング法則
• Authors: Matthias Vigl, Nicole Hartman, Michael Kagan, Lukas Heinrich,
• Abstract要約: 計算のスケーリングは、モデルキャパシティとデータセットサイズを共同で増加させることで、現代の機械学習におけるパフォーマンスの主要な要因となります。 計算の最適スケーリング法則を導出し,計算量の増加によって一貫したアプローチが可能な有効な性能限界を同定する。 次に、入力特徴と粒子乗法の選択により、スケーリング係数と性能限界がどう変化するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22399170518036912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The success of Large Language Models (LLMs) has established that scaling compute, through joint increases in model capacity and dataset size, is the primary driver of performance in modern machine learning. While machine learning has long been an integral component of High Energy Physics (HEP) data analysis workflows, the compute used to train state-of-the-art HEP models remains orders of magnitude below that of industry foundation models. With scaling laws only beginning to be studied in the field, we investigate neural scaling laws for boosted jet classification using the public JetClass dataset. We derive compute optimal scaling laws and identify an effective performance limit that can be consistently approached through increased compute. We study how data repetition, common in HEP where simulation is expensive, modifies the scaling yielding a quantifiable effective dataset size gain. We then study how the scaling coefficients and asymptotic performance limits vary with the choice of input features and particle multiplicity, demonstrating that increased compute reliably drives performance toward an asymptotic limit, and that more expressive, lower-level features can raise the performance limit and improve results at fixed dataset size.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の成功により、モデルキャパシティとデータセットサイズを共同で増加させることによって、計算のスケーリングが、現代の機械学習におけるパフォーマンスの主要な要因であることが確立された。 機械学習は長年、高エネルギー物理(HEP)データ分析ワークフローの不可欠なコンポーネントであったが、最先端のHEPモデルをトレーニングするために使用される計算は、業界基盤モデルよりも桁違いに多い。 この分野でのスケーリング法則の研究は始まったばかりであり、公開JetClassデータセットを用いたブースタージェット分類のためのニューラルスケーリング法則について検討する。 計算の最適スケーリング法則を導出し,計算量の増加によって一貫したアプローチが可能な有効な性能限界を同定する。 我々は,シミュレーションが高価であるHEPで一般的なデータ反復が,定量的に有効なデータセットサイズゲインをもたらすスケーリングをいかに改善するかを検討する。 次に、入力特徴と粒子乗法の選択により、スケーリング係数と漸近的性能限界がどう変化するかを調べ、計算量の増加が漸近的限界に向けて性能を確実に駆動し、より表現力の高い低レベル特徴が性能限界を高め、一定のデータセットサイズで結果を改善するかを示す。

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