Rare Galaxy Classes Identified In Foundation Model Representations

要約

私たちは、事前学習されたモデルの学習された表現内の構造を検索することにより、まれで視覚的に特徴的な銀河集団を特定します。
これらの表現は、事前学習ラベルを予測するために必要なパターンを超えたパターンの出現によって銀河を配置することを示します。
私たちは、特定の局所的なパターンを分離するためのクラスタリング手法を設計し、まれで科学的に興味深い形態を持つ銀河のグループを明らかにします。

要約(オリジナル)

We identify rare and visually distinctive galaxy populations by searching for structure within the learned representations of pretrained models. We show that these representations arrange galaxies by appearance in patterns beyond those needed to predict the pretraining labels. We design a clustering approach to isolate specific local patterns, revealing groups of galaxies with rare and scientifically-interesting morphologies.

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