A package for the automated classification of images containing supernova light echoes
Notice bibliographique
Résumé
Context.The so-called light echoes of supernovae – the apparent motion of outburst-illuminated interstellar dust – can be detected in astronomical difference images; however, light echoes are extremely rare which makes manual detection an arduous task. Surveys for centuries-old supernova light echoes can involve hundreds of pointings of wide-field imagers wherein the subimages from each CCD amplifier require examination. Aims.We introduce ALED, a Python package that implements (i) a capsule network trained to automatically identify images with a high probability of containing at least one supernova light echo and (ii) routing path visualization to localize light echoes and/or light echo-like features in the identified images. Methods.We compared the performance of the capsule network implemented in ALED (ALED-m) to several capsule and convolutional neural networks of different architectures. We also applied ALED to a large catalogue of astronomical difference images and manually inspected candidate light echo images for human verification. Results.ALED-m was found to achieve 90% classification accuracy on the test set and to precisely localize the identified light echoes via routing path visualization. From a set of 13 000+ astronomical difference images, ALED identified a set of light echoes that had been overlooked in manual classification.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,020 |
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 ».