Кратко и по делу — рекомендую по блокам: архитектуры, подготовка данных, возможные систематические ошибки и способы их диагностики/коррекции.
Архитектуры (приоритеты)
- 1D‑сверточные сети (ResNet/Inception‑like для 1D): хорошо ловят локальные признаковые линии и профили; быстрые и устойчивые.
- Transformer / attention‑модели для спектров: эффективны при длинных диапазонах и когда важны дальние корреляции (широкие линии, балмеровские серии).
- Гибриды (Conv → Transformer): свёртки выделяют локальные признаки, attention — глобальные зависимости.
- Temporal Convolutional Networks (TCN) / Dilated Conv: большая рецептивная область без потери разрешения.
- Самообучение/предобучение: Masked‑signal modeling (аналог BERT для спектров) и contrastive learning (SimCLR/TS‑aug) для предобучения на больших неразмеченных выборках.
- Энсамбли и Bayesian/MC dropout для оценки неопределённости.
Стратегии подготовки данных
- Приведение к единому сету: ресэмплинг спектров на общий $\lambda$-сет (фиксированный шаг или лог‑$\lambda$).
- Перенос в собственную систему отсчёта: либо заранее дередшифровать в rest‑frame (если известен $z$), либо обучать модель с учётом z (доп. вход).
- Нормализация: continuum‑normalization или локальная нормировка; сохранять вариант «с континуумом» и «без» для разных задач.
- Маскирование/ремувал выбросов: битовые маски плохих пикселей, удаление/интерполяция линий неба.
- Шумовая модель/аугментации: добавление реалистичного шума (гауссов/Пуассона), вариации R (LSF), случайный redshift jitter, маскирование участков (спектральная Cutout) — увеличивает робастность.
- Балансировка классов: взвешенные потери или oversampling / focal loss.
- Разделение наборов: стратифицированно по классам и по наблюд.условиям; выделять валидацию по независимым полям/элементам (cross‑survey split) чтобы выявить domain shift.
- Фичи дополнительно: индексные признаки (экв. ширина линий, индексы линии), PCA/autoencoder‑латенты как доп. входы.
Функции потерь и обучение
- Многоклассовая кросс‑энтропия: $\mathcal{L}=-{\sum }_i{y}_i\log p_i$.
- Focal loss для сильного дисбаланса: ${\mathcal{L}}_f=-(1-p_t{)}^{\gamma }\log p_t$.
- Регуляризация: weight decay, dropout, batchnorm; ранняя остановка; смешанная точность для ускорения.
- Метрики: accuracy, per‑class precision/recall/F1, balanced accuracy, ROC AUC, PR AUC, Brier score $\frac{1}{N}\sum (p-y{)}^2$.
Возможные систематические ошибки и как их выявлять
1) Зависимость от S/N и глубины
- Признак: производительность резко падает при низком S/N.
- Диагностика: метрики в бингах по S/N, ROC vs S/N; обучить отдельные модели/энсембли для разных S/N.
2) Redshift‑зависимость и смещение из‑за ресэмплинга
- Признак: классификация коррелирует с $z$ (напр., модель «угадывает» по смещению континуума).
- Диагностика: проверить зависимость ошибочных предсказаний от $z$; обучить контрольную модель на случайных метках $z$ (чтобы увидеть утечку).
3) Инструментальные систематики (LSF, калибровка)
- Признак: разные поля/инструменты дают разные качества.
- Диагностика: train/test split по инструментам/эпохам; проверка на синтетических спектрах с варьированием LSF.
4) Неправильные/шумные метки (label noise)
- Признак: конфликты между моделью и метками; необычно высокий loss на «хороших» спектрах.
- Диагностика: доверие модели + ручная проверка наиболее конфликтных объектов; use‑cleaning: co‑training, label smoothing, learning with noisy labels (bootstrapping).
5) Domain shift (между обзорами)
- Признак: хорошая в‑сетевая валидация, плохой перенос на другой обзор.
- Диагностика: cross‑survey validation, UMAP/t‑SNE латентного пространства; OOD‑детекторы (reconstruction error автоэнкодера, Mahalanobis score).
6) Апертурные/косметические эффекты (апертурная фракция света)
- Признак: корреляция ошибок с магнитудой/радиусом/позицией.
- Диагностика: бины по magnitude/size, регрессия остатков по этим параметрам.
7) Смещение выборки (selection bias)
- Признак: редкие классы недопредставлены в обучении → плохая генерализация.
- Диагностика: сравнение распределений признаков обучающей и целевой выборок; importance weighting.
Инструменты интерпретации и диагностики
- Confusion matrices разбитые по $z$, S/N, magnitude.
- Калибровка вероятностей: reliability diagrams, ECE; Brier score.
- Атрибутивные методы: saliency maps для 1D (градиентные карты), Integrated Gradients, occlusion tests (маскирование по λ) — покажут, какие линии модель использует.
- Латентный анализ: UMAP/t‑SNE по embedding → найти кластеры, выбросы, смешивания классов.
- Тесты на синтетических данных с известными истинными свойствами (injection tests) — проверка на смещённые отклонения.
- Uncertainty estimation: deep ensembles, MC dropout; смотреть корреляцию между высокой неопределённостью и ошибками/OOD.
- А/Б тестирование: сравнить ML‑классификацию с классическими методами (BPT‑диаграммы, line ratio cuts) на контрольной выборке.
Коррекции и меры предосторожности
- Reweighting или importance sampling при covariate shift.
- Domain adaptation / adversarial alignment, когда нужно перенести модель между обзорами.
- Пост‑калибровка вероятностей (temperature scaling).
- Активное обучение: выбор объектов с высокой неопределённостью для ручной ревизии.
- Обязательная валидация на независимых наблюдательных наборах и на синтетике.
Практические рекомендации (конкретные шаги)
1. Сформируйте единый лог‑$\lambda$ сет; маскируйте небо/бит‑пиксели; нормализуйте континуум.
2. Предобучите encoder самосупервизорно (masked modeling / contrastive).
3. Тонко‑настройте классификатор (Conv→Transformer) с взвешенной кросс‑энтропией; используйте ансамбль для uncertainties.
4. Проводите мониторинг по S/N, $z$, инструментам; делайте injection tests и OOD‑проверки.
5. Включите интерпретируемость (Integrated Gradients, occlusion) и вручную проверьте объекты с высокой неопределённостью.
Заключение
Глубокое обучение даёт большую мощность для автоматической классификации спектров, но успех зависит от качественной подготовки данных, предобучения на неразмеченных спектрах и систематической валидации по условным осям (S/N, $z$, инструмент). Диагностика должна включать разбиение по наблюдательным параметрам, интерпретацию вкладов по длинам волн и тесты на синтетике/межобзорный перенос.