変光星分類におけるMLとDLの性能比較

ZTFデータセットを用いて変光星分類における特徴量ベースモデルとディープラーニングモデルを比較し、従来モデルの優位性とディープラーニングの課題を明らかにした。

• 物理的特徴量モデルとディープラーニングモデルの性能を比較した。
• 従来の特徴量ベースモデルがディープラーニングよりも優れた性能を示した。
• ラベル付きデータの不足や不規則なサンプリングがディープラーニングの課題である。
• 今後の大規模データ拡張や自己教師あり学習の重要性を示唆した。

原文タイトル: Feature-Based and Deep Learning Methods for Astronomical Light Curve Classification

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