Euclid Preparation XXXIII. Characterization of convolutional neural networks for the identification of galaxy-galaxy strong lensing events
L Leuzzi
,
M Meneghetti
,
G Angora
,
R.B Metcalf
,
L Moscardini
,
P Rosati
,
P Bergamini
,
F Calura
,
B Clément
,
R Gavazzi
(1, 2)
,
F Gentile
,
M Lochner
,
C Grillo
,
G Vernardos
,
N Aghanim
(3)
,
A Amara
,
L Amendola
,
S Andreon
,
N Auricchio
,
S Bardelli
,
C Bodendorf
,
D Bonino
,
E Branchini
,
M Brescia
,
J Brinchmann
,
S Camera
,
V Capobianco
,
C Carbone
,
J Carretero
,
S Casas
,
M Castellano
,
S Cavuoti
,
A Cimatti
,
R Cledassou
(4, 5)
,
G Congedo
,
C.J Conselice
,
L Conversi
(6)
,
Y Copin
(7)
,
L Corcione
,
F Courbin
,
H.M Courtois
(7)
,
M Cropper
,
A da Silva
,
H Degaudenzi
,
J Dinis
,
F Dubath
,
X Dupac
,
S Dusini
,
M Farina
,
S Farrens
(8)
,
S Ferriol
(7)
,
M Frailis
,
E Franceschi
,
M Fumana
,
S Galeotta
,
B Gillis
,
C Giocoli
,
A Grazian
,
F Grupp
,
L Guzzo
,
S.V.H Haugan
,
W Holmes
,
I Hook
,
F Hormuth
,
A Hornstrup
,
P Hudelot
(2)
,
K Jahnke
,
B Joachimi
,
M Kümmel
,
E Keihänen
,
S Kermiche
(9)
,
A Kiessling
,
T Kitching
,
M Kunz
,
H Kurki-Suonio
,
P.B Lilje
,
V Lindholm
,
I Lloro
,
D Maino
,
E Maiorano
,
O Mansutti
,
O Marggraf
,
K Markovic
,
N Martinet
(1)
,
F Marulli
,
R Massey
,
E Medinaceli
,
S Mei
(10)
,
M Melchior
,
Y Mellier
(2, 11)
,
E Merlin
,
G Meylan
,
M Moresco
,
E Munari
,
S.-M Niemi
,
J.W Nightingale
,
T Nutma
,
C Padilla
,
S Paltani
,
F Pasian
,
K Pedersen
,
V Pettorino
(8)
,
S Pires
(8)
,
G Polenta
,
M Poncet
(4)
,
F Raison
,
A Renzi
,
J Rhodes
,
G Riccio
,
E Romelli
,
M Roncarelli
,
E Rossetti
,
R Saglia
,
D Sapone
,
B Sartoris
,
M Schirmer
,
P Schneider
,
A Secroun
(9)
,
G Seidel
,
S Serrano
,
C Sirignano
,
G Sirri
,
L Stanco
,
P Tallada-Crespí
,
A.N Taylor
,
I Tereno
,
R Toledo-Moreo
,
F Torradeflot
,
I Tutusaus
(12)
,
L Valenziano
,
T Vassallo
,
A Veropalumbo
,
Y Wang
,
J Weller
,
G Zamorani
,
J Zoubian
(9)
,
E Zucca
,
A Boucaud
(10)
,
E Bozzo
,
C Colodro-Conde
,
D Di Ferdinando
,
R Farinelli
,
J Graciá-Carpio
,
N Mauri
,
C Neissner
,
V Scottez
(2, 13)
,
M Tenti
,
A Tramacere
,
Y Akrami
(14, 15)
,
V Allevato
,
C Baccigalupi
,
M Ballardini
,
F Bernardeau
(16, 2)
,
A Biviano
,
S Borgani
,
A.S Borlaff
,
H Bretonnière
,
C Burigana
,
R Cabanac
(12)
,
A Cappi
(17)
,
C.S Carvalho
,
G Castignani
,
T Castro
,
K.C Chambers
,
A.R Cooray
,
J Coupon
,
S Davini
,
S de la Torre
(1)
,
G de Lucia
,
G Desprez
,
S Di Domizio
,
H Dole
(3)
,
J.A. Escartin Vigo
,
S Escoffier
(9)
,
I Ferrero
,
L Gabarra
,
K Ganga
(10)
,
J Garcia-Bellido
,
E Gaztanaga
,
K George
,
G Gozaliasl
,
H Hildebrandt
,
M Huertas-Company
(18, 19, 15)
,
J.J.E Kajava
,
V Kansal
(20)
,
C.C Kirkpatrick
,
L Legrand
,
A Loureiro
,
M Magliocchetti
,
G Mainetti
(21)
,
R Maoli
,
M Martinelli
,
C.J.A.P Martins
,
S Matthew
,
L Maurin
(3)
,
P Monaco
,
G Morgante
,
S Nadathur
,
A.A Nucita
,
M Pöntinen
,
L Patrizii
,
V Popa
,
C Porciani
,
D Potter
,
P Reimberg
(2)
,
A.G Sánchez
,
Z Sakr
(12)
,
A Schneider
,
M Sereno
,
P Simon
,
A Spurio Mancini
,
J Stadel
,
J Steinwagner
,
R Teyssier
,
J Valiviita
,
M Viel
,
I.A Zinchenko
,
H. Domínguez Sánchez
1
LAM -
Laboratoire d'Astrophysique de Marseille
2 IAP - Institut d'Astrophysique de Paris
3 IAS - Institut d'astrophysique spatiale
4 CNES - Centre National d'Études Spatiales [Toulouse]
5 IN2P3 - Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS
6 ESA - Agence Spatiale Européenne = European Space Agency
7 IP2I Lyon - Institut de Physique des 2 Infinis de Lyon
8 AIM (UMR7158 / UMR_E_9005 / UM_112) - Astrophysique Interprétation Modélisation
9 CPPM - Centre de Physique des Particules de Marseille
10 APC (UMR_7164) - AstroParticule et Cosmologie
11 DAP - Département d'Astrophysique (ex SAP)
12 IRAP - Institut de recherche en astrophysique et planétologie
13 METRICS - Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694
14 Astrophysique
15 LERMA - Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres
16 IPHT - Institut de Physique Théorique - UMR CNRS 3681
17 LAGRANGE - Joseph Louis LAGRANGE
18 GEPI - Galaxies, Etoiles, Physique, Instrumentation
19 UPD7 - Université Paris Diderot - Paris 7
20 IRFU - Institut de Recherches sur les lois Fondamentales de l'Univers
21 CC-IN2P3 - Centre de Calcul de l'IN2P3
2 IAP - Institut d'Astrophysique de Paris
3 IAS - Institut d'astrophysique spatiale
4 CNES - Centre National d'Études Spatiales [Toulouse]
5 IN2P3 - Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS
6 ESA - Agence Spatiale Européenne = European Space Agency
7 IP2I Lyon - Institut de Physique des 2 Infinis de Lyon
8 AIM (UMR7158 / UMR_E_9005 / UM_112) - Astrophysique Interprétation Modélisation
9 CPPM - Centre de Physique des Particules de Marseille
10 APC (UMR_7164) - AstroParticule et Cosmologie
11 DAP - Département d'Astrophysique (ex SAP)
12 IRAP - Institut de recherche en astrophysique et planétologie
13 METRICS - Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694
14 Astrophysique
15 LERMA - Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres
16 IPHT - Institut de Physique Théorique - UMR CNRS 3681
17 LAGRANGE - Joseph Louis LAGRANGE
18 GEPI - Galaxies, Etoiles, Physique, Instrumentation
19 UPD7 - Université Paris Diderot - Paris 7
20 IRFU - Institut de Recherches sur les lois Fondamentales de l'Univers
21 CC-IN2P3 - Centre de Calcul de l'IN2P3
L Leuzzi
- Fonction : Auteur
M Meneghetti
- Fonction : Auteur
G Angora
- Fonction : Auteur
R.B Metcalf
- Fonction : Auteur
L Moscardini
- Fonction : Auteur
P Rosati
- Fonction : Auteur
P Bergamini
- Fonction : Auteur
F Calura
- Fonction : Auteur
B Clément
- Fonction : Auteur
F Gentile
- Fonction : Auteur
M Lochner
- Fonction : Auteur
C Grillo
- Fonction : Auteur
G Vernardos
- Fonction : Auteur
A Amara
- Fonction : Auteur
L Amendola
- Fonction : Auteur
S Andreon
- Fonction : Auteur
N Auricchio
- Fonction : Auteur
S Bardelli
- Fonction : Auteur
C Bodendorf
- Fonction : Auteur
D Bonino
- Fonction : Auteur
E Branchini
- Fonction : Auteur
M Brescia
- Fonction : Auteur
J Brinchmann
- Fonction : Auteur
S Camera
- Fonction : Auteur
V Capobianco
- Fonction : Auteur
C Carbone
- Fonction : Auteur
J Carretero
- Fonction : Auteur
S Casas
- Fonction : Auteur
M Castellano
- Fonction : Auteur
S Cavuoti
- Fonction : Auteur
A Cimatti
- Fonction : Auteur
G Congedo
- Fonction : Auteur
C.J Conselice
- Fonction : Auteur
L Corcione
- Fonction : Auteur
F Courbin
- Fonction : Auteur
M Cropper
- Fonction : Auteur
A da Silva
- Fonction : Auteur
H Degaudenzi
- Fonction : Auteur
J Dinis
- Fonction : Auteur
F Dubath
- Fonction : Auteur
X Dupac
- Fonction : Auteur
S Dusini
- Fonction : Auteur
M Farina
- Fonction : Auteur
M Frailis
- Fonction : Auteur
E Franceschi
- Fonction : Auteur
M Fumana
- Fonction : Auteur
S Galeotta
- Fonction : Auteur
B Gillis
- Fonction : Auteur
C Giocoli
- Fonction : Auteur
A Grazian
- Fonction : Auteur
F Grupp
- Fonction : Auteur
L Guzzo
- Fonction : Auteur
S.V.H Haugan
- Fonction : Auteur
W Holmes
- Fonction : Auteur
I Hook
- Fonction : Auteur
F Hormuth
- Fonction : Auteur
A Hornstrup
- Fonction : Auteur
K Jahnke
- Fonction : Auteur
B Joachimi
- Fonction : Auteur
M Kümmel
- Fonction : Auteur
E Keihänen
- Fonction : Auteur
A Kiessling
- Fonction : Auteur
T Kitching
- Fonction : Auteur
M Kunz
- Fonction : Auteur
H Kurki-Suonio
- Fonction : Auteur
P.B Lilje
- Fonction : Auteur
V Lindholm
- Fonction : Auteur
I Lloro
- Fonction : Auteur
D Maino
- Fonction : Auteur
E Maiorano
- Fonction : Auteur
O Mansutti
- Fonction : Auteur
O Marggraf
- Fonction : Auteur
K Markovic
- Fonction : Auteur
F Marulli
- Fonction : Auteur
R Massey
- Fonction : Auteur
E Medinaceli
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M Melchior
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E Merlin
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G Meylan
- Fonction : Auteur
M Moresco
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E Munari
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S.-M Niemi
- Fonction : Auteur
J.W Nightingale
- Fonction : Auteur
T Nutma
- Fonction : Auteur
C Padilla
- Fonction : Auteur
S Paltani
- Fonction : Auteur
F Pasian
- Fonction : Auteur
K Pedersen
- Fonction : Auteur
G Polenta
- Fonction : Auteur
F Raison
- Fonction : Auteur
A Renzi
- Fonction : Auteur
J Rhodes
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G Riccio
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E Romelli
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M Roncarelli
- Fonction : Auteur
E Rossetti
- Fonction : Auteur
R Saglia
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D Sapone
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B Sartoris
- Fonction : Auteur
M Schirmer
- Fonction : Auteur
P Schneider
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G Seidel
- Fonction : Auteur
S Serrano
- Fonction : Auteur
C Sirignano
- Fonction : Auteur
G Sirri
- Fonction : Auteur
L Stanco
- Fonction : Auteur
P Tallada-Crespí
- Fonction : Auteur
A.N Taylor
- Fonction : Auteur
I Tereno
- Fonction : Auteur
R Toledo-Moreo
- Fonction : Auteur
F Torradeflot
- Fonction : Auteur
I Tutusaus
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1360271
- ORCID : 0000-0002-3199-0399
- IdRef : 241364418
L Valenziano
- Fonction : Auteur
T Vassallo
- Fonction : Auteur
A Veropalumbo
- Fonction : Auteur
Y Wang
- Fonction : Auteur
J Weller
- Fonction : Auteur
G Zamorani
- Fonction : Auteur
E Zucca
- Fonction : Auteur
A Boucaud
- Fonction : Auteur
- PersonId : 178154
- IdHAL : aboucaud
- ORCID : 0000-0001-7387-2633
E Bozzo
- Fonction : Auteur
C Colodro-Conde
- Fonction : Auteur
D Di Ferdinando
- Fonction : Auteur
R Farinelli
- Fonction : Auteur
J Graciá-Carpio
- Fonction : Auteur
N Mauri
- Fonction : Auteur
C Neissner
- Fonction : Auteur
M Tenti
- Fonction : Auteur
A Tramacere
- Fonction : Auteur
V Allevato
- Fonction : Auteur
C Baccigalupi
- Fonction : Auteur
M Ballardini
- Fonction : Auteur
A Biviano
- Fonction : Auteur
S Borgani
- Fonction : Auteur
A.S Borlaff
- Fonction : Auteur
H Bretonnière
- Fonction : Auteur
C Burigana
- Fonction : Auteur
C.S Carvalho
- Fonction : Auteur
G Castignani
- Fonction : Auteur
T Castro
- Fonction : Auteur
K.C Chambers
- Fonction : Auteur
A.R Cooray
- Fonction : Auteur
J Coupon
- Fonction : Auteur
S Davini
- Fonction : Auteur
G de Lucia
- Fonction : Auteur
G Desprez
- Fonction : Auteur
S Di Domizio
- Fonction : Auteur
J.A. Escartin Vigo
- Fonction : Auteur
S Escoffier
- Fonction : Auteur
- PersonId : 179794
- IdHAL : stephanie-escoffier
- ORCID : 0000-0002-2847-7498
- IdRef : 068869215
I Ferrero
- Fonction : Auteur
L Gabarra
- Fonction : Auteur
J Garcia-Bellido
- Fonction : Auteur
E Gaztanaga
- Fonction : Auteur
K George
- Fonction : Auteur
G Gozaliasl
- Fonction : Auteur
H Hildebrandt
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J.J.E Kajava
- Fonction : Auteur
C.C Kirkpatrick
- Fonction : Auteur
L Legrand
- Fonction : Auteur
A Loureiro
- Fonction : Auteur
M Magliocchetti
- Fonction : Auteur
G Mainetti
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1402685
- IdHAL : gabriele-mainetti
R Maoli
- Fonction : Auteur
M Martinelli
- Fonction : Auteur
C.J.A.P Martins
- Fonction : Auteur
S Matthew
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P Monaco
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G Morgante
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S Nadathur
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A.A Nucita
- Fonction : Auteur
M Pöntinen
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L Patrizii
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V Popa
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C Porciani
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D Potter
- Fonction : Auteur
A.G Sánchez
- Fonction : Auteur
A Schneider
- Fonction : Auteur
M Sereno
- Fonction : Auteur
P Simon
- Fonction : Auteur
A Spurio Mancini
- Fonction : Auteur
J Stadel
- Fonction : Auteur
J Steinwagner
- Fonction : Auteur
R Teyssier
- Fonction : Auteur
J Valiviita
- Fonction : Auteur
M Viel
- Fonction : Auteur
I.A Zinchenko
- Fonction : Auteur
H. Domínguez Sánchez
- Fonction : Auteur
Résumé
Forthcoming imaging surveys will potentially increase the number of known galaxy-scale strong lenses by several orders of magnitude. For this to happen, images of tens of millions of galaxies will have to be inspected to identify potential candidates. In this context, deep learning techniques are particularly suitable for the finding patterns in large data sets, and convolutional neural networks (CNNs) in particular can efficiently process large volumes of images. We assess and compare the performance of three network architectures in the classification of strong lensing systems on the basis of their morphological characteristics. We train and test our models on different subsamples of a data set of forty thousand mock images, having characteristics similar to those expected in the wide survey planned with the ESA mission \Euclid, gradually including larger fractions of faint lenses. We also evaluate the importance of adding information about the colour difference between the lens and source galaxies by repeating the same training on single-band and multi-band images. Our models find samples of clear lenses with $\gtrsim 90\%$ precision and completeness, without significant differences in the performance of the three architectures. Nevertheless, when including lenses with fainter arcs in the training set, the three models' performance deteriorates with accuracy values of $\sim 0.87$ to $\sim 0.75$ depending on the model. Our analysis confirms the potential of the application of CNNs to the identification of galaxy-scale strong lenses. We suggest that specific training with separate classes of lenses might be needed for detecting the faint lenses since the addition of the colour information does not yield a significant improvement in the current analysis, with the accuracy ranging from $\sim 0.89$ to $\sim 0.78$ for the different models.
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