Skalierungsgesetze für Galaxiebilder: Systematische Untersuchung und Anwendung auf neue Aufgaben

Skalierungsgesetze, die für ImageNet-ähnliche Datensätze gelten, lassen sich auch auf Galaxiebilder übertragen. Das Hinzufügen von annotierten Galaxiebildern führt zu einer konsistenten Leistungssteigerung über alle Architekturen und Aufgaben hinweg, während das Hinzufügen von trainierbaren Parametern nur für einige (typischerweise subjektiv anspruchsvollere) Aufgaben effektiv ist. Die zusätzliche Vorverarbeitung mit zuvor annotierten Datensätzen aus demselben Bereich, gefolgt vom Finetuning auf neue Aufgaben, führt zu deutlich effizienteren und leistungsfähigeren Modellen als die alleinige Vorverarbeitung auf ImageNet.