第13回光⾚外線天⽂学⼤学間連携ワークショップ
2023年3⽉1⽇

深層学習によるTomo-e Gozen突発天体サーベイにおけるReal/Bogus分類改善
Deep-learning real/bogus classification for the Tomo-e Gozen transient survey
Publications of the Astronomical Society of Japan, Volume 74, Issue 4, August 2022,
Pages 946–960, https://doi.org/10.1093/pasj/psac047

⾼橋⼀郎（東京⼯業⼤学）
共同研究者：⽥中雅⾂(東北⼤学), 上⽥修功(NTT コミュニケーション科学基礎研究所), 冨永望, ⼤澤亮(国⽴天⽂台), 酒向重⾏, 吉⽥直紀(東京⼤学)

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Tomo-e Gozen プロジェクト

Kiso schmidt telescope• 1.05 m

9 deg• FOV : 9 deg in diameter

Tomo-e gozen camera• Wide-ﬁeld CMOS imager• 84 CMOS sensors• 20 deg2 sky in 2 fps• 30 TB /night

CMOS image sensor• 2000 x 1128 pixels• Non-cooling• Low read noise of 2 ehttp://www.mtk.ioa.s.u-tokyo.ac.jp/kisohp/top_e.html

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Tomo-e Gozen 突発天体サーベイ
Tomo-e Gozen Sky Atlas

2種類のサーベイ
1. All-sky survey• 露出時間: 9 sec (18 frame)• ~12000 deg2/day

2. High-cadence survey
Https://tomoe.Mtk.Ioa.S.U-tokyo.Ac.Jp/skyatlas/• 露出時間: 6 sec (12 frame)
SN 2020hvf
AT 2018cow• ~3000 deg2/30 min• 3 visits/dayメインターゲット:• Early supernovae• Rapid transient

Tomo-e data

Jiang et al. 2021

Margutti et al. 2019

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突発天体の検出New• 画像差分による検出

Reference=­• 誤検出（Bogus）~106/Night

Subtracted-> 機械学習を使⽤したReal/Bogus分類
機械学習（CNN）による分類結果

Bogusの例
差分の失敗

センサー起源Bogus
RealBogus <--> Real

本物が偽物に埋もれる5/14

データセット3つの画像で1セット

Ref

New

Sub

RefNew

Sub

学習⽤（従来と同じ）• Real：擬似的な突発天体• 銀河周辺（50%）• 画像全体にランダム（50%）• Bogus：実際のもの

検証⽤• Real：本物の突発天体• Transient Name Server (TNS)• Bogus：実際のもの

データセットの内訳

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モデル構造

Simple model（従来版）
64

Convolution with ReLU activation
Max Pooling
FlattenDropoutDense with ReLU activation
Dense• より深く複雑な構造

64646464+128128

256256128128128

128864296415++32 64

22304 2304

32Complex model（改善版）

128 64

664

2532

1113+

• ⼀般的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

256

256

Convolution with ReLU activation
channel and spatial Squeeze & Excitation

2564

128

256

256

256

256+

24++

256

4

32 32 32 32 32

256
Convolution
Global Average Pooling

Max Pooling
Dense

Filter Response Normalization

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学習⽅法
CMOS
1CMOS
2...

1. 学習データの扱い⽅
全てのCMOSセンサーのデータを使⽤

2. 複数の⽬的関数...

DatasetClassiﬁer Classiﬁer...

Classiﬁer• exp-Cross-hinge loss (AUC maximization)

3. ラベルエラーへの対処⽅法

CMOS
1

CMOS
2

CMOS
84

...

DatasetDataset• Cross-entropy• Virtual Adversarial Training (VAT)

CMOS
84

DatasetDatasetDatasetDatasetDatasetClassiﬁer

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ラベルエラーへの対処⽅法• 学習データにラベルエラーが存在

誤分類されたサンプルとラベルエラーの割合• 数が多いので標本調査• ラベルエラーの⽐率を計算
学習データ⾃体の分類結果

Bogus

RealReal

Bogus

Bogus <--> Real

Label error ratio• CNNで学習データ⾃体を分類

ラベルエラーの⽐率が裾野ほど増加
Bogus←→ Real9/14

ラベルエラーへの対処⽅法
ラベル：RealRef

New

ラベル：Bogus
RefSubBogus <-New

Sub-> Real• ラベルエラーの⽐率：0.6% (Bogus), 1.0% (Real)• 学習を2段階に:(1)学習データ⾃体を分類し、誤分類しているものを「ラベルなし」に(2)半教師あり学習10/14

性能評価
従来モデル
Bogus

出⼒Real

今回のベストモデル

ROCカーブBe#er

ZTF Real/Bogus

Confusion
matrix

TPR: 0.983, FPR: 0.017(Duev et al. 2019)11/14実運⽤での成績• Tomo-e Gozenの解析パイプラインに新しい分類器を実装• 実装前後での突発天体候補の登録数の変化を調査

1/150

1/130

突発天体候補の登録数が1⽇あたり5000天体から40天体に

12/14

⾼いラベルエラー率に対する性能
label error ratio
Keep label
Unlabeled

ラベルなし

ラベルエラーそのままlabel error ratio
Keep label
Unlabeledlabel error ratio
Keep label
Unlabeled

ラベルエラーの割合が⼤きくても対応可能

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データ公開
ソースコードとデータセットも公開

https://doi.org/10.5281/zenodo.6691804
https://github.com/ichiro-takahashi/tomoe-realbogus

14/14

まとめ

Tomo-e Gozen突発天体サーベイ
Real/Bogus分類

新しい分類器

Be/er

より深く複雑なモデル
学習データをまとめて使⽤
ラベルエラーへの対応

分類性能が従来に⽐べて100倍以上向上
⼈によるラベル付け直しの必要なし
⾼いラベルエラー率にも対応可能

ZTF Real/Bogus

TPR: 0.983, FPR: 0.017(Duev et al. 2019)