抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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効率的なNetsの利用とGalaxy形態分類への応用を研究した。KaggleのGalaxy Zoo 2チャレンジからの79975試験画像の投票画分の予測に,効率的なNetsの利用を検討した。著者らは,標準競争計量,すなわち,0.07765の公共スコアを持つ公共リーダボード上のトップ3間のrmsスコアとランクを用いて,このモデルを評価した。銀河を7つのクラスに分類するために,効率的NetB5を用いた微調整アーキテクチャを提案する。他のポピュラーな畳込みネットワークに沿ったネットワークを用いて,29941銀河画像を分類した。精度,再現率,精度,F1スコアのような異なる計量を用いて,モデルの性能を評価し,どのものが最良の性能を決定するかを決定するために,最先端の畳み込みモデルの他の状態の比較研究を行った。0.8857のF1スコアで,著者らの分類モデルで93.7%の精度を得た。効率的なNetsは,将来の光学宇宙探査における大規模銀河分類に適用でき,大型宇宙望遠鏡のような大量のデータを提供するであろう。【JST・京大機械翻訳】