Insights on Galaxy Evolution from Interpretable Sparse Feature Networks
John F. Wu
星系表象揭示了它们如何形成和进化的物理。 机器学习模型现在可以利用星系的信息丰富的形态来直接从图像剪切中预测物理特性。 学习像素级特征和星系属性之间的关系对于建立对星系演化的物理理解至关重要,但我们仍然无法解释深度神经网络如何代表图像特征的细节。 为了解决这种缺乏可解释性的问题,我们提出了一种名为稀疏特征网络(SFNet)的新型神经网络架构。 SFNets产生可解释的特征,可以线性组合,以估计星系特性,如光发射线比或气相金属性。 我们发现,SFNets不会为了获得可解释性而牺牲准确性,并且它们与天文机器学习任务的前沿模型相比表现相当。 我们的新方法对于在大型数据集中找到物理模式并帮助天文学家解释机器学习结果很有价值。
Galaxy appearances reveal the physics of how they formed and evolved. Machine learning models can now exploit galaxies' information-rich morphologies to predict physical properties directly from image cutouts. Learning the relationship between pixel-level features and galaxy properties is essential for building a physical understanding of galaxy evolution, but we are still unable to explicate the details of how deep neural networks represent image features. To address this lack of interpretabili...