Assessment of Astronomical Images Using Combined Machine-learning Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a two-component machine-learning-based approach for classifying astronomical images by data quality via an examination of sources detected in the images and image pixel values from representative sources within those images. The first component, which uses a clustering algorithm, creates a proper and small fraction of the image pixels to determine the quality of the observation. The representative images (and associated tables) are ∼800 times smaller than the original images, significantly reducing the time required to train our algorithm. The useful information in the images is preserved, permitting them to be classified into different categories, but the required storage is reduced. The second component, which is a deep neural network model, classifies the representative images. Using ground-based telescope imaging data, we demonstrate that the method can be used to separate “usable” images from those that present some problems for scientific projects—such as images that were taken in suboptimal conditions. This method uses two different data sets as input to a deep model and provides better performance than if we only used the images’ pixel information. The method may be used in cases where large and complex data sets should be examined using deep models. Our automated classification approach achieves 97% agreement when compared to classification generated via manual image inspection. We compare our method with traditional results and show that the method improves the results by about 10%, and also presents more comprehensive outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».