<i>Euclid</i> preparation
Notice bibliographique
Résumé
The Euclid mission is expected to image millions of galaxies at high resolution, providing an extensive dataset with which to study galaxy evolution. Because galaxy morphology is both a fundamental parameter and one that is hard to determine for large samples, we investigate the application of deep learning in predicting the detailed morphologies of galaxies in Euclid using Zoobot, a convolutional neural network pretrained with 450 000 galaxies from the Galaxy Zoo project. We adapted Zoobot for use with emulated Euclid images generated based on Hubble Space Telescope COSMOS images and with labels provided by volunteers in the Galaxy Zoo: Hubble project. We experimented with different numbers of galaxies and various magnitude cuts during the training process. We demonstrate that the trained Zoobot model successfully measures detailed galaxy morphology in emulated Euclid images. It effectively predicts whether a galaxy has features and identifies and characterises various features, such as spiral arms, clumps, bars, discs, and central bulges. When compared to volunteer classifications, Zoobot achieves mean vote fraction deviations of less than 12% and an accuracy of above 91% for the confident volunteer classifications across most morphology types. However, the performance varies depending on the specific morphological class. For the global classes, such as disc or smooth galaxies, the mean deviations are less than 10%, with only 1000 training galaxies necessary to reach this performance. On the other hand, for more detailed structures and complex tasks, such as detecting and counting spiral arms or clumps, the deviations are slightly higher, of namely around 12% with 60 000 galaxies used for training. In order to enhance the performance on complex morphologies, we anticipate that a larger pool of labelled galaxies is needed, which could be obtained using crowd sourcing. We estimate that, with our model, the detailed morphology of approximately 800 million galaxies of the Euclid Wide Survey could be reliably measured and that approximately 230 million of these galaxies would display features. Finally, our findings imply that the model can be effectively adapted to new morphological labels. We demonstrate this adaptability by applying Zoobot to peculiar galaxies. In summary, our trained Zoobot CNN can readily predict morphological catalogues for Euclid images.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,181 | 0,157 |
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 ».