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使用主动学习和半监督学习对真实和虚假瞬变进行分类
原标题：Classification of real and bogus transients using active learning and semi-supervised learning
5 分
关键词
摘要
大规模时域巡天的数据流使得对大量瞬变候选体进行人工目视检查变得不切实际。基于深度学习的技术是减少时域社区中人为干预的流行解决方案。真实和伪瞬变的分类是实时数据处理系统中的一个基本组成部分，对于实现快速后续观测至关重要。大多数现有方法（监督学习）需要足够大的带有相应标签的训练样本，这涉及昂贵的人力标注，并且在时域巡天的早期阶段具有挑战性。一种能够利用仅有限标签的训练样本的方法对于未来的大规模时域巡天是非常理想的。这些包括即将进行的2.5米宽视场巡天望远镜（WFST）为期六年的巡天和Vera C. Rubin天文台的空间和时间遗产巡天（LSST）。由于其适应性和卓越的性能，基于深度学习的方法在天体物理学中备受青睐。它们已被应用于真实和伪瞬变的分类任务。与大多数现有方法需要大量且昂贵的标注数据不同，我们旨在利用仅有1000个标签的训练样本，在WFST六年巡天的早期阶段发现亮度随时间变化的真实源。我们提出了一种结合主动学习和半监督学习的新型深度学习方法，以构建一个具有竞争力的真实-伪分类器。我们的方法包含一个主动学习阶段，在该阶段中我们主动选择最具信息量或不确定的样本进行标注。此阶段旨在通过利用更少的标注样本来实现更高的模型性能，从而降低标注成本并提高整体学习过程的效率。此外，我们的方法涉及一个半监督学习阶段，该阶段利用未标注数据来增强模型性能，并与仅使用有限标注数据相比取得更优异的结果。我们提出的方法利用了主动学习和半监督学习的潜力。为了证明我们方法的有效性，我们从Zwicky瞬变设施（ZTF）构建了三个新编译的数据集，在这三个数据集上实现了98.8、98.8和98.6的平均准确率。需要注意的是，我们新编译的数据集仅用于测试我们的深度学习方法，可能存在我们数据集与完整数据流之间的潜在偏差。因此，在这些数据集上观察到的性能不能被假设为直接转化为实际场景中一般瞬变检测的通用警报流。该算法将被集成到WFST管道中，使得在时域巡天的早期阶段能够高效和有效地对瞬变进行分类。
AI理解论文
该文档介绍了一种名为RB-C1000的深度学习方法，旨在解决在有限标记样本情况下的分类问题。该方法结合了主动学习和半监督学习的思想，分为三个主要阶段：初始训练阶段（ITS）、主动学习阶段（ALS）和半监督学习阶段（SSLS）。以下是对每个阶段的详细描述：
初始训练阶段（ITS）
在初始训练阶段，RB-C1000利用卷积神经网络（CNN）对有限的标记样本进行训练，以建立初始监督模型。此阶段的目标是通过模型预测从未标记数据池中选择出K个最具挑战性的样本，这些样本被认为是模型最难以分类的。通过这种方式，尽管初始模型可能由于标记样本数量少而性能不高，但它能够帮助识别出需要专家标记的困难样本，从而减少人工标注的成本。
主动学习阶段（ALS）
在主动学习阶段，使用初始阶段标记的K个困难样本和原有的标记样本（总计M+K个）来训练一个主动训练模型。该模型用于从剩余的未标记样本中选择出V个最有信心的样本，这些样本的置信度超过预设的阈值τ，并为其分配伪标签。伪标签是由主动训练模型生成的预测标签，尽管模型可能不完美，但对于置信度高于阈值的样本，其伪标签被认为是可靠的。
半监督学习阶段（SSLS）
在半监督学习阶段，使用M+K+V个样本来训练半监督模型。该阶段的关键在于通过多次迭代（R次）来优化模型性能。在每次迭代中，从未标记数据中选择出超过置信度阈值的样本并为其分配伪标签，然后在下一次迭代中重新训练模型。通过选择最佳的R次迭代，RB-C1000能够实现竞争性的分类结果。
实验与结果
文档中描述了在三个新编译的数据集上的实验设置，每个数据集包含43000个样本，其中包括13000个真实源和30000个虚假检测。实验结果表明，RB-C1000在使用有限标记样本的情况下，能够有效区分真实检测和虚假源。通过主动学习阶段，整体性能相较于初始训练阶段提高了13.9%。在半监督学习阶段，通过引入高置信度样本，进一步提升了模型的分类性能。
评价指标
文档中使用了多种性能评估指标，包括精确率（Precision）、准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1分数、马修斯相关系数（MCC）和平均精确度（AP）。这些指标用于全面评估模型的分类性能，指标值越接近1，表示方法的性能越好。
贡献与总结
RB-C1000通过结合主动学习和半监督学习，提供了一种在有限标记样本情况下提高分类性能的有效方法。其创新之处在于通过迭代的方式不断优化模型性能，减少了对人工标注的依赖，同时提高了分类结果的准确性和可靠性。该方法在多个数据集上的实验结果验证了其有效性和优越性。
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