Self-supervised clustering on image-subtracted data with deep-embedded self-organizing map
Rattachement africain : au, gb, se, fi, es, th. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
ABSTRACT Developing an effective automatic classifier to separate genuine sources from artifacts is essential for transient follow-ups in wide-field optical surveys. The identification of transient detections from the subtraction artifacts after the image differencing process is a key step in such classifiers, known as real-bogus classification problem. We apply a self-supervised machine learning model, the deep-embedded self-organizing map (DESOM) to this ‘real-bogus’ classification problem. DESOM combines an autoencoder and a self-organizing map to perform clustering in order to distinguish between real and bogus detections, based on their dimensionality-reduced representations. We use 32 × 32 normalized detection thumbnails as the input of DESOM. We demonstrate different model training approaches, and find that our best DESOM classifier shows a missed detection rate of $6.6{{\ \rm per\,cent}}$ with a false-positive rate of $1.5{{\ \rm per\,cent}}$. DESOM offers a more nuanced way to fine-tune the decision boundary identifying likely real detections when used in combination with other types of classifiers, e.g. built on neural networks or decision trees. We also discuss other potential usages of DESOM and its limitations.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Self-supervised clustering on image-subtracted data with deep-embedded self-organizing map
- Date Crossref
- 02/11/2022
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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ARC Centre of Excellence for Gravitational Wave Discovery pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Monash University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Warwick Department of Physics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute for Globally Distributed Open Research and Education pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Turku Department of Physics and Astronomy pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Sheffield Department of Physics and Astronomy pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Instituto de Astrofísica de Canarias pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Leicester pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Armagh Observatory & Planetarium pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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National Astronomical Research Institute of Thailand pays non établi dans la noticeOrganisme public
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University of Manchester Department of Physics and Astronomy pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Portsmouth Institute of Cosmology and Gravitation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
ARC Centre of Excellence for Gravitational Wave Discovery, Monash University et Department of Physics — University of Warwick, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.