対照学習による光度曲線の分類性能向上

天体光度曲線の分類精度を高めるため、事前学習済みエンコーダーに対して二段階の対照学習アプローチを適用し、クラス分離性と表現の有用性を改善した。

• ラベル不足の課題に対し、ASTROMER 2の構造を変えずに表現を改善する二段階手法を提案した。
• 教師なし対照学習と教師あり対照学習を組み合わせることでクラス識別能力を強化した。
• 限られたラベル付き例を用いた評価において、既存のファインチューニング手法を上回るマクロF1を達成した。
• 埋め込み空間の分析により、局所的なクラス一貫性と大域的なクラス分離の改善が示された。

原文タイトル: Contrastive Astromer: Two-Stage Contrastive Representation Learning for Astronomical Light Curve Classification

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