Photometric Completeness Modelled with Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In almost any study involving optical/near-infrared photometry, understanding the completeness of detection and recovery is an essential part of the work. The recovery fraction is, in general, a function of several variables including magnitude, color, background sky noise, and crowding. We explore how completeness can be modeled, with the use of artificial-star tests, in a way that includes all of these parameters simultaneously within a neural network (NN) framework. The method is able to manage common issues including asymmetric completeness functions and the bilinear dependence of the detection limit on color index. We test the method with two sample Hubble Space Telescope data sets: the first involves photometry of the star cluster population around the giant Perseus galaxy NGC 1275, and the second involves the halo-star population in the nearby elliptical galaxy NGC 3377. The NN-based method achieves a classification accuracy of > 94% and produces results entirely consistent with more traditional techniques for determining completeness. Additional advantages of the method are that none of the issues arising from the binning of the data are present and that a recovery probability can be assigned to every individual star in real photometry. Our data, models, and code (called COINTOSS) can be found online on Zenodo at the following link: https://doi.org/10.5281/zenodo.8306488 .
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».