천문·천체물리
자기지도학습으로 KiDS 은하 31만 개 형태 분류 목록 최초 공개
연구진은 라벨이 없는 킬로디그리 서베이(KiDS) 은하 이미지 305,583장을 대조학습으로 학습시킨 뒤, 사람이 분류한 5,000장만으로 분류기를 훈련하는 라벨 효율적 자기지도학습 프레임워크를 제안했다. 이 분류기는 은하를 타원, 나선, 렌즈형 원반, 불규칙, '기타' 등 다섯 가지로 나누며, 64x64 픽셀 크롭을 적용한 ResNet-50 모델로 최대 91.0%(평균 90.5% ± 0.2%)의 테스트 정확도를 기록했다. 각 유형의 F1 점수는 타원 0.96, 나선 0.86, 불규칙 0.86, 렌즈형 원반 0.95, '기타' 0.92였다. 연구진은 이 파이프라인을 KiDS 데이터 릴리스 5(DR5)에 적용해 은하 310,583개의 형태 분류 목록을 공개했으며, 이는 KiDS 은하에 대한 최초의 형태 목록이라고 밝혔다.
arXiv astro-ph.GA (은하)