Краткий план решения задачи автоматической классификации миллионов галактик по морфологии и активности, с архитектурами, обучающими выборками, контролем систематик и методами интерпретируемости.
Цели и выходы
- Классификация морфологии (спиральная/эллиптическая/неспецифичная/бар и т.д.) и активности (звездообразование, слабый/сильный AGN, LINER и т.д.), включая многометочные статусы.
- Оценки неопределённости для каждого предсказания и карты релевантности изображения для интерпретации.
- Масштабируемый пайплайн для обработки $\sim 10^6$–$10^8$ объектов.
Данные и разметка
- Источники изображений: SDSS, HST, DES, KiDS, Pan-STARRS, будущие — Euclid/LSST. Использовать комбинированные каналы (оптичес/НIR) и многоапертурные вытянутые изображения.
- Доп. данные: спектры (SDSS, MaNGA), рентген/радио каталоги (Chandra, FIRST), каталогические параметры (магнитуды, z, размер, PSF).
- Метки: экспертные метки + общественные проекты (Galaxy Zoo) + спектральные классы (BPT) для активности. Использовать смешанную разметку: качественные (morphology) и физические (AGN по спектру).
- Количество обучающей выборки: целевой набор размеченных объектов $\ge 10^5$ для базового обучения; для тонкой настройки/доменной адаптации — несколько $10^4$ высококачественных меток по каждому классу.
Архитектуры моделей
- Базовые изображения:
- CNN: ResNet-50/101, EfficientNet-B3..B7, RegNet — для стабильности и скорости.
- Transformer: ViT/DeiT или hybrid CNN+ViT для глобальных паттернов и больших наборов данных.
- Self-supervised предобучение (SimCLR, BYOL, DINO) на несметных необозначенных изображениях для улучшения представлений.
- Мультимодальные/многоцелевые сети:
- Две ветки: 2D-CNN/ViT для изображений + 1D-CNN/FC для спектров/табличных признаков; объединение через concat и многоголовую классификацию.
- Multi-task heads: отдельная голова для морфологии, для типа активности, и для регрессий (параметры, e.g. бар-индекс).
- Альтернативы/дополнения:
- Graph Neural Networks для кластерной/пространственной информации и учёта соседей.
- Autoencoder / VAE для латентного представления и генерации контрфактов.
Обучение и рецепты
- Предобучение: ImageNet → self-supervised на астрономических данных → fine-tune на размеченных данных.
- Оптимизатор: AdamW, learning rate scheduler (cosine decay или OneCycle), начальный lr $\sim 10^{-3}$–$10^{-4}$.
- Batch size: $32$–$512$ в зависимости от памяти и mixed precision.
- Аугментации: повороты, отражения, масштабирование, цветовые искажения, реалистичное добавление шума и PSF-конволюция, симуляция смещения по z (размывание, уменьшение S/N).
- Баланс классов: взвешивание потерь, oversampling редких классов, focal loss для сильного дисбаланса.
- Функции потерь: multi-label BCE для активности, categorical CE для морфологии; совместно с auxiliary losses (contrastive, reconstruction).
- Semi-supervised и active learning: использовать pseudo-labeling и uncertainty-based выбор образцов для разметки.
Контроль систематических ошибок
- Источники систематики: смещение по z (квантификация красного смещения), PSF/seeing, глубина снимков, каталогический selection bias, яркость/размер/наклон.
- Стратегии:
- Симуляции: генерировать реалистичные изображения с известными параметрами (GalSim, SKIRT), инъецировать в реальные фоны; использовать для проверки и обучения на покрытие крайних условий.
- Domain adaptation: адаптация между разными инструментами (Domain-Adversarial NN, CORAL, feature alignment).
- Reweighting/propensity scoring: пересчитать веса обучающих примеров чтобы восстановить распределения признаков в целевой выборке.
- Kontrolные подвыборки: разбивать оценки качества по бингам признаков (z, magnitude, size, S/N) и тестировать стабильность метрик.
- Null-tests и injection tests: встраивать синтетические галактики с известными метками, проверять восстановление.
- Кросс-валидация по полю не по объектам (sky patches) для обнаружения систематик по площадке.
- Калибровка вероятностей (temperature scaling, isotonic regression).
Оценка качества и метрики
- Базовые метрики: точность, precision, recall, F1 (переклассы), AUROC для бинарных задач; для multi-label — average precision.
- Диагностика: confusion matrices по классам, матрицы ошибок в зависимости от z/mag/size, кривые производительности по S/N.
- Калибровка вероятностей и reliability diagrams; Brier score.
- Отслеживание валидации на hold-out наборах и независимых пересечениях (spectroscopic AGN, X-ray AGN).
Оценка неопределённостей
- Deep ensembles ( $N=5$–$10$ ) и/или MC dropout; Bayesian NN или evidential DL для оценки апостериорной/эпистемической неопределённости.
- Выдавать интервалы доверия и флаги «недостаточная обусловленность» для дальнейшей ручной проверки.
Интерпретируемость
- Локальная: Grad-CAM, SmoothGrad, Integrated Gradients, occlusion sensitivity — для карт вкладов пикселей/областей.
- Глобальная: TCAV (Testing with Concept Activation Vectors) для проверки, учит ли сеть понятия (бар, рукавица спирали).
- Прототипы: прототипные сети, хранение ближайших примеров из обучающей выборки в латентном пространстве.
- Латентная визуализация: UMAP/t-SNE для кластеризации и поиска аномалий; поиск контрфактов (что нужно изменить чтобы класс поменялся).
- Отчётность: для каждого класса выдавать типичные визульные паттерны и границы решений.
Валидация физической корректности
- Кросс-валидация с независимыми каталогами: спектральная классификация (BPT), X-ray/radio AGN, SFR из спектра/SED fitting.
- Проверки на физические тренды: доля спиралей/эллиптических vs z, цвет–масса распределения и т.д. Несоответствия укажут на систематики.
Развёртывание и масштабирование
- Пайплайн данных: хранение в TFRecord/LMDB, sharding, эффективный I/O, on-the-fly аугментации.
- Обучение: распределённые GPU/TPU, mixed precision (FP16), горячие чекпойнты.
- Инференс: батчевый/поточный inference, оптимизация модели (pruning, quantization) при необходимости.
- Инкрементальное обучение: периодическое дообучение при поступлении новых меток/данных.
План экспериментов (минимальный последовательный цикл)
1. Сбор и предобработка: объединить каналы, нормализация, PSF-выравнивание.
2. Предобучение self-supervised на несуженных данных $\sim 10^6$ снимков.
3. Fine-tune на размеченных данных $\sim 10^5$ с multi-task loss.
4. Провести injection tests и domain adaptation, скорректировать веса/аугментации.
5. Оценить неопределённости (ensembles) и интерпретируемость (Grad-CAM, TCAV).
6. Валидация по внешним каталогам и бинам параметров.
7. Развёртывание и active learning цикл для доразметки с человеческим контролем.
Ключевые рекомендации
- Приоритет: self-supervised предобучение + multi-modal fusion = лучшая устойчивость к систематикам.
- Всегда тестировать по бингам наблюдательных свойств (z, S/N, PSF).
- Автоматически сохранять provenance (версия данных, модель, seed).
- Использовать инъекции симуляций для оценки систематик и корректировки.
Если нужно, могу дать конкретные рекомендации по архитектуре и гиперпараметрам для вашей конкретной выборки (размер изображений, количество каналов, доступные спектры и т.д.).