Photometric redshifts for the Kilo-Degree Survey
Notice bibliographique
Résumé
We present a machine-learning photometric redshift (ML photo-z) analysis of the Kilo-Degree Survey Data Release 3 (KiDS DR3), using two neural-network based techniques: ANNz2 and MLPQNA. Despite limited coverage of spectroscopic training sets, these ML codes provide photo-zs of quality comparable to, if not better than, those from the Bayesian Photometric Redshift (BPZ) code, at least up tozphot≲ 0.9 andr≲ 23.5. At the bright end ofr≲ 20, where very complete spectroscopic data overlapping with KiDS are available, the performance of the ML photo-zs clearly surpasses that of BPZ, currently the primary photo-zmethod for KiDS. Using the Galaxy And Mass Assembly (GAMA) spectroscopic survey as calibration, we furthermore study how photo-zs improve for bright sources when photometric parameters additional to magnitudes are included in the photo-zderivation, as well as when VIKING and WISE infrared (IR) bands are added. While the fiducial four-bandugrisetup gives a photo-zbias 〈δz/(1 +z)〉 = −2 × 10−4and scatterσδz/(1+z)< 0.022 at mean 〈z〉 = 0.23, combining magnitudes, colours, and galaxy sizes reduces the scatter by ~7% and the bias by an order of magnitude. Once theugriand IR magnitudes are joined into 12-band photometry spanning up to 12μm, the scatter decreases by more than 10% over the fiducial case. Finally, using the 12 bands together with optical colours and linear sizes gives 〈δz/(1 +z)〉 < 4 × 10−5andσδz/(1+z)< 0.019. This paper also serves as a reference for two public photo-zcatalogues accompanying KiDS DR3, both obtained using the ANNz2 code. The first one, of general purpose, includes all the 39 million KiDS sources with four-bandugrimeasurements in DR3. The second dataset, optimised for low-redshift studies such as galaxy-galaxy lensing, is limited tor≲ 20, and provides photo-zs of much better quality than in the full-depth case thanks to incorporating optical magnitudes, colours, and sizes in the GAMA-calibrated photo-zderivation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».