JWSTデータの自己教師あり表現学習

JWSTの画像とスペクトルから自己教師あり学習を用いて銀河の物理量を高精度に推定する手法を提案した。

• 多バンド観測データが不足するJWSTのまばらなデータを対象とする。
• 自己教師ありマルチモーダルモデルとCLIPアライメント手法を訓練に用いる。
• 赤方偏移1から3の範囲でstellar massを高精度に復元できる。
• クロスモーダルアライメントにより単一モダリティの性能が向上する。

原文タイトル: Self-Supervised Representation Learning for JWST Galaxy Images and Low Resolution Spectra

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