Skalierungsgesetze für Galaxiebilder: Systematische Untersuchung und Anwendung auf neue Aufgaben

핵심 개념

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.

초록

Die Studie untersucht systematisch, wie Skalierungsgesetze, die für ImageNet-ähnliche Datensätze gelten, auf den Bereich der Galaxiebilder übertragbar sind. Dafür wird ein Datensatz von 840.000 Galaxiebildern und über 100 Millionen Annotationen von Galaxy Zoo-Freiwilligen verwendet, der vergleichbar mit ImageNet-1K ist.

Die Ergebnisse zeigen:

• Das Hinzufügen von annotierten Galaxiebildern führt zu einer konsistenten Leistungssteigerung nach einem Potenzgesetz über alle Architekturen und Aufgaben hinweg.
• Das Hinzufügen von trainierbaren Parametern ist nur für einige (typischerweise subjektiv anspruchsvollere) Aufgaben effektiv.
• Das Finetuning von Modellen, die zusätzlich auf Galaxiebildern vortrainiert wurden, führt im Vergleich zu reiner ImageNet-Vorverarbeitung zu einer durchschnittlichen relativen Fehlerreduktion von 31% über 5 wissenschaftlich relevante Downstream-Aufgaben.
• Die vortrainierten Modelle sind effizienter bei der Nutzung von Downstream-Labels und erreichen oft eine lineare Transferleistung, die der von End-to-End-Finetuning entspricht.
• Weitere Skalierung der Modellgröße bringt nur relativ geringe zusätzliche Leistungsverbesserungen, was darauf hindeutet, dass Skalierung allein nicht ausreicht, um den Domänengap zu überwinden.

통계

"Wir verwenden 840k Galaxiebilder und über 100M Annotationen von Galaxy Zoo-Freiwilligen, vergleichbar mit ImageNet-1K (1,2M Bilder)."
"Unsere Vorverarbeitung auf Galaxiebildern führt zu einer durchschnittlichen relativen Fehlerreduktion von 31% über 5 wissenschaftlich relevante Downstream-Aufgaben im Vergleich zu reiner ImageNet-Vorverarbeitung."

인용구

"Skalierungsgesetze, die für ImageNet-ähnliche Datensätze gelten, lassen sich auch auf Galaxiebilder übertragen."
"Das Hinzufügen von annotierten Galaxiebildern führt zu einer konsistenten Leistungssteigerung nach einem Potenzgesetz über alle Architekturen und Aufgaben hinweg."
"Das Finetuning von Modellen, die zusätzlich auf Galaxiebildern vortrainiert wurden, führt im Vergleich zu reiner ImageNet-Vorverarbeitung zu einer durchschnittlichen relativen Fehlerreduktion von 31% über 5 wissenschaftlich relevante Downstream-Aufgaben."

핵심 통찰 요약

Scaling Laws for Galaxy Images

by Mike... 게시일 arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02973.pdf

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