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Interpretación de la estimación de masa estelar basada en aprendizaje profundo mediante análisis causal y descomposición de información mutua
Created by
Haebom
Autor
Wei Zhang, Qiufan Lin, Yuan-Sen Ting, Shupei Chen, Hengxin Ruan, Song Li, Yifan Wang
Describir
Los modelos de aprendizaje profundo de extremo a extremo entrenados con imágenes de galaxias multibanda son potentes herramientas basadas en datos para estimar las propiedades físicas de las galaxias sin espectroscopia. Sin embargo, la falta de interpretabilidad y la naturaleza asociativa de estos modelos dificultan la comprensión de cómo la información más allá de la luminosidad integrada (p. ej., la morfología) contribuye a la estimación. Este estudio busca interpretar las estimaciones de masa estelar basadas en aprendizaje profundo mediante dos técnicas de interpretabilidad: análisis causal y descomposición de información mutua. Utilizando datos del Sloan Digital Sky Survey (SDSS) y del Wide Field Infrared Survey (WISE), obtenemos resultados significativos que proporcionan una interpretación física de los modelos basados en imágenes.
Takeaways, Limitations
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Demostramos los beneficios de combinar técnicas de aprendizaje profundo e interpretabilidad.
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Proporcionamos una interpretación física de modelos basados en imágenes para la estimación de la masa estelar.
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Ofrece el potencial de facilitar la investigación astrofísica basada en datos, como la estimación de parámetros astrofísicos y estudios de procesos físicos multivariados complejos.
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Se limita a dos técnicas de interpretabilidad: análisis causal y descomposición de información mutua.
