基于深度學(xué)習(xí)的低面亮度星系自動搜尋方法：探索與創(chuàng)新一、引言1.1研究背景與意義在浩瀚無垠的宇宙中，星系作為構(gòu)成宇宙的基本單元，一直是天文學(xué)研究的核心對象。低面亮度星系（LowSurfaceBrightnessGalaxies，簡稱LSBGs）作為一類特殊的星系，以其獨(dú)特的物理性質(zhì)和演化歷程，在現(xiàn)代天文學(xué)研究中占據(jù)著舉足輕重的地位。這類星系的表面亮度極低，相較于我們熟悉的高面亮度星系，如銀河系、仙女座星系等，它們的光線分布更為彌散，單位面積上的光子數(shù)量稀少，使得其探測和研究面臨著巨大的挑戰(zhàn)。低面亮度星系的研究對于理解宇宙的演化進(jìn)程具有不可替代的作用。它們蘊(yùn)含著宇宙早期物質(zhì)分布和演化的關(guān)鍵信息，可能是宇宙大爆炸后第一批形成的星系的殘余，或者是在特殊的宇宙環(huán)境中經(jīng)歷了獨(dú)特演化路徑的產(chǎn)物。通過對低面亮度星系的深入研究，天文學(xué)家可以追溯到宇宙演化的早期階段，揭示物質(zhì)如何在引力作用下逐漸聚集形成星系，以及星系在漫長的宇宙歷史中如何與周圍環(huán)境相互作用、如何進(jìn)行恒星形成和化學(xué)演化等重要過程。例如，對低面亮度星系中恒星形成率、金屬豐度等參數(shù)的研究，能夠幫助我們了解星系形成和演化的基本物理機(jī)制，驗(yàn)證和完善現(xiàn)有的星系演化模型。低面亮度星系在暗物質(zhì)研究領(lǐng)域也具有獨(dú)特的價值。大量的觀測和理論研究表明，暗物質(zhì)在星系的形成和演化過程中起著至關(guān)重要的作用，它提供了引力支撐，使得星系能夠保持穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)。低面亮度星系由于其較低的恒星形成率和較少的重子物質(zhì)含量，使得暗物質(zhì)的影響在這類星系中更為顯著。通過對低面亮度星系中恒星和氣體的運(yùn)動學(xué)觀測，以及對星系整體結(jié)構(gòu)和動力學(xué)的分析，天文學(xué)家可以精確測量暗物質(zhì)的分布和質(zhì)量，從而深入研究暗物質(zhì)的性質(zhì)和相互作用，為解開暗物質(zhì)這一宇宙謎題提供關(guān)鍵線索。傳統(tǒng)的低面亮度星系搜尋方法主要依賴于人工目視檢查天文圖像或基于簡單的圖像處理算法。人工目視檢查雖然能夠利用人類視覺系統(tǒng)對圖像特征的敏銳感知，但這種方法效率極低，且容易受到主觀因素的影響，難以應(yīng)對現(xiàn)代巡天項(xiàng)目產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。而基于簡單圖像處理算法的搜尋方法，如閾值分割、邊緣檢測等，往往無法有效處理低面亮度星系的復(fù)雜特征，容易產(chǎn)生大量的誤報(bào)和漏報(bào)，導(dǎo)致搜尋結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性較低。隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了令人矚目的成就。深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建具有多個層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠自動從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示，無需人工手動設(shè)計(jì)特征提取算法，從而在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和模式識別任務(wù)中展現(xiàn)出了卓越的性能。在天文學(xué)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也逐漸得到了廣泛的應(yīng)用，為解決低面亮度星系的搜尋難題提供了新的契機(jī)。通過將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于天文圖像數(shù)據(jù)，能夠快速、準(zhǔn)確地識別出低面亮度星系，大大提高搜尋效率和準(zhǔn)確性，為天文學(xué)家提供更多的研究樣本，推動低面亮度星系研究的深入開展。基于深度學(xué)習(xí)的低面亮度星系自動搜尋方法研究具有重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價值。它不僅能夠填補(bǔ)天文學(xué)領(lǐng)域在低面亮度星系搜尋技術(shù)方面的空白，為低面亮度星系的研究提供強(qiáng)大的技術(shù)支持，還有助于我們更全面、深入地了解宇宙的演化歷程和物質(zhì)分布規(guī)律，推動天文學(xué)的整體發(fā)展。此外，該研究成果還可以應(yīng)用于未來的大型巡天項(xiàng)目，如平方公里陣列射電望遠(yuǎn)鏡（SKA）、大型綜合巡天望遠(yuǎn)鏡（LSST）等，提高巡天數(shù)據(jù)處理的效率和質(zhì)量，為人類探索宇宙奧秘做出更大的貢獻(xiàn)。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀低面亮度星系的研究可以追溯到上世紀(jì)70年代，隨著觀測技術(shù)的逐漸進(jìn)步，相關(guān)研究不斷深入。在早期，受限于觀測設(shè)備的靈敏度和分辨率，對低面亮度星系的探測和研究極為困難，很長一段時間內(nèi)，人們低估了它們對近鄰宇宙星系星族的貢獻(xiàn)。直到1976年，F(xiàn)reeman在研究36個盤星系時，首次提出低面亮度星系的概念，此后，天文學(xué)家開始對這類星系展開系統(tǒng)性的觀測和研究。國外方面，McGaugh等人在1995年提出低面亮度星系可能貢獻(xiàn)了近鄰宇宙星系星族的一半以上，這一觀點(diǎn)引發(fā)了學(xué)界對低面亮度星系研究的熱潮。此后，許多科研團(tuán)隊(duì)從多個波段對低面亮度星系進(jìn)行觀測和理論研究，涵蓋表面測光、星系的形成和演化、HI氣體和質(zhì)量的分布、金屬豐度、恒星形成率、星族特征等多個方面。例如，Impy及其合作者對693個場低表面亮度星系樣本進(jìn)行了一系列研究工作（APM），為低面亮度星系的特征研究提供了重要的數(shù)據(jù)支撐；0’Neil等人的“Texas巡天”首次發(fā)現(xiàn)了紅色低表面亮度星系，進(jìn)一步拓展了低面亮度星系的研究范疇。在國內(nèi)，隨著天文學(xué)研究的發(fā)展，對低面亮度星系的關(guān)注也日益增加。廈門大學(xué)王俊峰教授團(tuán)隊(duì)博士后曹天文博士帶領(lǐng)的國際合作團(tuán)隊(duì)開展了對低面亮度星系中化學(xué)豐度演化問題的研究工作，通過使用（u-r）顏色-質(zhì)量關(guān)系選出藍(lán)色側(cè)向低面亮度星系樣本，利用其光譜數(shù)據(jù)，對低面亮度星系的化學(xué)演化問題進(jìn)行了深入研究，發(fā)現(xiàn)低面亮度星系在氣態(tài)金屬豐度-質(zhì)量關(guān)系圖中展現(xiàn)出比SDSS恒星形成星系更加平坦的關(guān)系，意味著其氣態(tài)金屬豐度的增豐效率低于正常恒星形成星系，為低面亮度星系的化學(xué)演化研究提供了新的視角。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，其在天文學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。在低面亮度星系搜尋方面，山東大學(xué)專家組搭建完成了基于深度學(xué)習(xí)框架的目標(biāo)檢測模型，并與現(xiàn)有的目標(biāo)檢測模型R-CNN、YOLO等進(jìn)行了性能對比，研究實(shí)驗(yàn)表明基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法對于從天文圖像中搜索低面亮度星系非常有效。國外也有相關(guān)研究嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)算法對天文圖像進(jìn)行處理，以識別其中的低面亮度星系，但在模型的準(zhǔn)確性、適應(yīng)性以及效率等方面仍存在一定的提升空間。當(dāng)前研究雖然取得了一定的成果，但仍存在不足。一方面，對于低面亮度星系的形成和演化機(jī)制尚未形成統(tǒng)一的理論，不同的觀測和理論模型之間存在一定的矛盾和爭議；另一方面，現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型在處理低面亮度星系搜尋問題時，普遍存在模型可解釋性差的問題，天文學(xué)家難以理解模型的決策過程，這在一定程度上限制了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在低面亮度星系研究中的進(jìn)一步應(yīng)用。此外，天文數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性也對深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力提出了挑戰(zhàn)，如何使模型能夠適應(yīng)不同觀測條件下的天文圖像，準(zhǔn)確地識別低面亮度星系，是亟待解決的問題。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，攻克低面亮度星系搜尋難題，構(gòu)建一套高效、精準(zhǔn)的自動搜尋方法，大幅提升搜尋效率與準(zhǔn)確性，為低面亮度星系的深入研究夯實(shí)基礎(chǔ)。具體研究內(nèi)容涵蓋以下幾個關(guān)鍵方面：深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與優(yōu)化：深入剖析低面亮度星系在天文圖像中的獨(dú)特特征，綜合考量卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等多種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)的優(yōu)勢與適用場景，精心挑選并構(gòu)建適宜的基礎(chǔ)模型。針對低面亮度星系圖像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、參數(shù)設(shè)置等進(jìn)行細(xì)致優(yōu)化，引入注意力機(jī)制、殘差連接等先進(jìn)技術(shù)，增強(qiáng)模型對低面亮度星系微弱信號和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的感知與提取能力，有效提升模型的性能和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)處理與增強(qiáng)：廣泛收集來自不同巡天項(xiàng)目的天文圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建豐富、全面的低面亮度星系數(shù)據(jù)集。鑒于低面亮度星系數(shù)據(jù)的稀缺性，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)、添加噪聲等，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性，提升模型的泛化能力。同時，對數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的預(yù)處理，包括圖像去噪、背景減除、歸一化等操作，去除噪聲干擾，增強(qiáng)圖像的清晰度和對比度，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。模型訓(xùn)練與評估：運(yùn)用構(gòu)建好的數(shù)據(jù)集對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行系統(tǒng)訓(xùn)練，合理選擇優(yōu)化算法（如隨機(jī)梯度下降、Adam等）和損失函數(shù)（如交叉熵?fù)p失函數(shù)、均方誤差損失函數(shù)等），調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)，確保模型能夠快速、穩(wěn)定地收斂。在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗(yàn)證、早停法等策略，防止模型過擬合，提高模型的泛化性能。訓(xùn)練完成后，利用獨(dú)立的測試數(shù)據(jù)集對模型進(jìn)行全面評估，選取準(zhǔn)確率、召回率、F1值、平均精度均值（mAP）等多個指標(biāo)，客觀、準(zhǔn)確地衡量模型在低面亮度星系搜尋任務(wù)中的性能表現(xiàn)，深入分析模型的優(yōu)勢與不足，為后續(xù)的改進(jìn)提供依據(jù)。結(jié)果分析與驗(yàn)證：對模型搜尋到的低面亮度星系候選體進(jìn)行深入分析，結(jié)合天文學(xué)專業(yè)知識，判斷其真實(shí)性和可靠性。與傳統(tǒng)搜尋方法的結(jié)果進(jìn)行對比，驗(yàn)證基于深度學(xué)習(xí)的自動搜尋方法在效率和準(zhǔn)確性方面的顯著優(yōu)勢。進(jìn)一步探究模型的決策過程，通過可視化技術(shù)（如特征圖可視化、熱力圖可視化等），展示模型對低面亮度星系特征的學(xué)習(xí)和識別情況，增強(qiáng)模型的可解釋性，為天文學(xué)家理解和應(yīng)用模型提供便利。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、系統(tǒng)性和創(chuàng)新性，具體如下：文獻(xiàn)研究法：全面梳理國內(nèi)外關(guān)于低面亮度星系的觀測、理論研究以及深度學(xué)習(xí)在天文學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)文獻(xiàn)資料，深入了解研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，明確已有研究的成果與不足，為本研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究思路。數(shù)據(jù)驅(qū)動法：廣泛收集和整理來自不同天文巡天項(xiàng)目的圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建豐富的低面亮度星系數(shù)據(jù)集。通過對數(shù)據(jù)的深入分析和挖掘，提取低面亮度星系的特征信息，為模型訓(xùn)練和算法優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。實(shí)驗(yàn)對比法：針對不同的深度學(xué)習(xí)模型和算法，設(shè)計(jì)一系列對比實(shí)驗(yàn)。在相同的實(shí)驗(yàn)條件下，比較不同模型在低面亮度星系搜尋任務(wù)中的性能表現(xiàn)，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，篩選出最優(yōu)的模型和算法，并分析其優(yōu)勢和不足。模型優(yōu)化法：針對低面亮度星系的特點(diǎn)，對選定的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化。通過調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)設(shè)置，引入注意力機(jī)制、殘差連接等技術(shù)，提高模型對低面亮度星系微弱信號和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的識別能力，提升模型的性能和泛化能力。技術(shù)路線如圖1所示：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：從多個天文巡天數(shù)據(jù)庫中收集涵蓋不同波段、不同分辨率的天文圖像數(shù)據(jù)，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、背景減除、歸一化等預(yù)處理操作，去除噪聲和干擾信號，增強(qiáng)圖像的對比度和清晰度，為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。特征提取與模型選擇：深入分析低面亮度星系在天文圖像中的特征，如形狀、亮度分布、顏色等，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）強(qiáng)大的特征提取能力，自動提取低面亮度星系的特征。根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和研究目標(biāo)，對比多種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，如FasterR-CNN、YOLO系列、MaskR-CNN等，選擇最適合低面亮度星系搜尋任務(wù)的模型作為基礎(chǔ)模型。模型訓(xùn)練與優(yōu)化：使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對選定的模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗(yàn)證、早停法等策略，防止模型過擬合，提高模型的泛化能力。通過調(diào)整學(xué)習(xí)率、優(yōu)化器參數(shù)等方式，對模型進(jìn)行優(yōu)化，使模型能夠快速、穩(wěn)定地收斂。同時，引入注意力機(jī)制、殘差連接等技術(shù)，增強(qiáng)模型對低面亮度星系微弱信號的感知能力，提升模型的性能。模型評估與驗(yàn)證：利用獨(dú)立的測試數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行全面評估，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1值、平均精度均值（mAP）等指標(biāo)，客觀、準(zhǔn)確地衡量模型的性能。將模型搜尋結(jié)果與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對比，驗(yàn)證基于深度學(xué)習(xí)的自動搜尋方法的優(yōu)勢。對模型的決策過程進(jìn)行可視化分析，如特征圖可視化、熱力圖可視化等，增強(qiáng)模型的可解釋性。結(jié)果分析與應(yīng)用：對模型搜尋到的低面亮度星系候選體進(jìn)行深入分析，結(jié)合天文學(xué)專業(yè)知識，判斷其真實(shí)性和可靠性。將研究成果應(yīng)用于實(shí)際的天文觀測和研究中，為低面亮度星系的深入研究提供數(shù)據(jù)支持和技術(shù)保障，推動天文學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。[此處插入技術(shù)路線圖，圖1：基于深度學(xué)習(xí)的低面亮度星系自動搜尋方法技術(shù)路線圖]二、低面亮度星系概述2.1低面亮度星系的定義與特征低面亮度星系，英文縮寫為LSBGs，是一類中心面亮度極低，以至于難以從天空背景中檢測出來的星系。這類星系的面亮度比正常星系低得多，通常低于23.5等/平方角秒（在B波段），這使得它們在觀測中極易被忽略。低面亮度星系的發(fā)現(xiàn)，打破了傳統(tǒng)天文學(xué)對星系形態(tài)和演化的認(rèn)知框架，為我們理解宇宙的物質(zhì)分布和演化提供了全新的視角。從結(jié)構(gòu)特征來看，低面亮度星系通常具有較為延展的盤狀結(jié)構(gòu)。與高面亮度星系相比，其盤的尺度更大，但恒星分布更為稀疏。例如，著名的低面亮度星系馬林1（Malin1），距離銀河系約10億光年，是已知最大的螺旋星系之一，直徑約65萬光年，是銀河系的3倍多，但它的富氣盤非常暗弱，其亮度僅為銀河系的1%。這種延展且暗弱的結(jié)構(gòu)，使得低面亮度星系在觀測上具有很大的挑戰(zhàn)性，需要高靈敏度的觀測設(shè)備和先進(jìn)的觀測技術(shù)才能探測到。在質(zhì)量分布方面，低面亮度星系呈現(xiàn)出獨(dú)特的特點(diǎn)。其質(zhì)量往往包含在一個大的中性氫（HI）盤中，這與矮星系的中央?yún)^(qū)結(jié)構(gòu)相似。中性氫是宇宙中最常見的物質(zhì)之一，也是恒星形成的重要原料。通過射電波段的觀測，天文學(xué)家可以探測到低面亮度星系中的中性氫分布，從而了解其質(zhì)量分布和動力學(xué)特征。研究表明，低面亮度星系中的中性氫含量相對較高，且分布較為彌散，這與它們較低的恒星形成率密切相關(guān)。由于中性氫的分布較為松散，難以聚集形成高密度的氣體云，從而導(dǎo)致恒星形成過程相對緩慢，使得這類星系中的恒星數(shù)量相對較少，面亮度較低。低面亮度星系的恒星形成率普遍較低。恒星形成是星系演化過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它決定了星系中恒星的數(shù)量、質(zhì)量和年齡分布。低面亮度星系由于其內(nèi)部氣體的低密度和低溫度，使得氣體難以坍縮形成恒星。此外，低面亮度星系的引力場相對較弱，難以有效地束縛和聚集氣體，進(jìn)一步抑制了恒星形成活動。這使得低面亮度星系中的恒星形成活動相對平靜，星系的演化進(jìn)程也較為緩慢。與高面亮度星系中頻繁的恒星形成活動相比，低面亮度星系仿佛是宇宙中的“慢行者”，它們的演化歷程更為漫長和溫和。低面亮度星系在化學(xué)豐度上也與其他星系存在差異?；瘜W(xué)豐度是指星系中各種元素的相對含量，它反映了星系的恒星形成歷史和演化過程。研究發(fā)現(xiàn)，低面亮度星系的氣態(tài)金屬豐度增豐效率低于正常恒星形成星系，在金屬豐度-氣體占比的關(guān)系中，也偏離了傳統(tǒng)的Closed-box模型的預(yù)言。這表明低面亮度星系的化學(xué)演化需要更為復(fù)雜的內(nèi)流/外流存在的演化模式。例如，廈門大學(xué)王俊峰教授團(tuán)隊(duì)博士后曹天文博士帶領(lǐng)的國際合作團(tuán)隊(duì)通過對低面亮度星系樣本的研究發(fā)現(xiàn)，低面亮度星系在氣態(tài)金屬豐度-質(zhì)量關(guān)系圖中展現(xiàn)出比SDSS恒星形成星系更加平坦的關(guān)系，意味著其氣態(tài)金屬豐度的增豐效率低于正常恒星形成星系。這種化學(xué)豐度的差異，為研究低面亮度星系的形成和演化提供了重要線索，也對傳統(tǒng)的星系演化理論提出了挑戰(zhàn)。2.2低面亮度星系的分類與典型案例低面亮度星系可以根據(jù)其形態(tài)、質(zhì)量、恒星形成活動等多個特征進(jìn)行分類。其中，較為常見的分類方式是依據(jù)星系的質(zhì)量和形態(tài)，將低面亮度星系分為矮星系和巨星系。矮星系是低面亮度星系中質(zhì)量較小的一類，通常包含相對較少的恒星和氣體。這類星系的引力場較弱，恒星形成活動相對不活躍，演化進(jìn)程較為緩慢。矮星系的形態(tài)多樣，包括不規(guī)則矮星系、矮橢圓星系和矮螺旋星系等。例如，大麥哲倫星系和小麥哲倫星系是銀河系的兩個衛(wèi)星矮星系，它們距離銀河系較近，是研究矮星系的重要樣本。大麥哲倫星系直徑約1.6萬光年，包含約100億顆恒星，其恒星形成活動相對較為活躍；而小麥哲倫星系直徑約7000光年，恒星數(shù)量相對較少，恒星形成活動也較弱。這些矮星系在銀河系的引力影響下，呈現(xiàn)出獨(dú)特的演化特征，為研究星系的相互作用和演化提供了寶貴的線索。巨星系則是低面亮度星系中質(zhì)量較大的一類，它們通常具有較大的尺度和較高的質(zhì)量，包含大量的恒星和氣體。巨星系的形態(tài)多為螺旋星系或橢圓星系，其恒星形成活動在不同階段有所差異。一些巨星系在早期經(jīng)歷了劇烈的恒星形成活動，形成了大量的恒星，而在后期恒星形成活動逐漸減弱；另一些巨星系則在較長時間內(nèi)保持著相對穩(wěn)定的恒星形成活動。梅林1（Malin1）是低面亮度巨星系的典型代表，它距離銀河系約10億光年，是已知最大的螺旋星系之一，直徑約65萬光年，是銀河系的3倍多，總質(zhì)量超過太陽的2萬億倍。然而，其富氣盤非常暗弱，亮度僅為銀河系的1%，直到1986年才由英國天文學(xué)家D.F.梅林（DavidFrederickMalin）在經(jīng)特殊處理的照相底片上發(fā)現(xiàn)。梅林1的發(fā)現(xiàn)，不僅讓我們對低面亮度星系的規(guī)模和結(jié)構(gòu)有了新的認(rèn)識，也為研究星系的形成和演化提供了重要的案例。其巨大的尺度和暗弱的盤面，暗示著它可能經(jīng)歷了獨(dú)特的演化歷程，也許是在宇宙早期通過多次合并和吸積物質(zhì)形成的，或者是在特殊的宇宙環(huán)境中，由于受到外部引力的影響，導(dǎo)致其恒星形成活動受到抑制，從而形成了如今這種低面亮度的狀態(tài)。除了矮星系和巨星系，低面亮度星系還包括一些特殊類型的星系，如藍(lán)色緊湊矮星系（BCDGs）和超低表面亮度星系（UDGs）。藍(lán)色緊湊矮星系具有較高的恒星形成率和藍(lán)色的光學(xué)顏色，通常由年輕的恒星組成，它們的質(zhì)量相對較小，但恒星形成活動卻異?；钴S。超低表面亮度星系則是一類表面亮度極低、恒星分布極為彌散的星系，其尺度通常較大，但恒星數(shù)量相對較少，暗物質(zhì)在這類星系中起著重要的主導(dǎo)作用。這些特殊類型的低面亮度星系，各自具有獨(dú)特的物理性質(zhì)和演化特征，為天文學(xué)家研究星系的多樣性和演化提供了豐富的研究對象。2.3低面亮度星系研究的科學(xué)意義低面亮度星系作為宇宙中獨(dú)特的天體系統(tǒng)，對其深入研究具有多方面的重要科學(xué)意義，涵蓋了宇宙演化、星系形成、暗物質(zhì)研究等多個關(guān)鍵領(lǐng)域。低面亮度星系的研究為我們揭示宇宙演化的奧秘提供了關(guān)鍵線索。它們被認(rèn)為可能是宇宙早期物質(zhì)分布和演化的重要見證者。在宇宙大爆炸后的早期階段，物質(zhì)逐漸聚集形成星系，低面亮度星系或許是在這個過程中形成的原始星系的殘余，或者是在特殊的宇宙環(huán)境中經(jīng)歷了獨(dú)特演化路徑的產(chǎn)物。通過對低面亮度星系的觀測和研究，我們可以追溯到宇宙演化的早期階段，了解物質(zhì)如何在引力作用下逐漸聚集形成星系，以及星系在漫長的宇宙歷史中如何與周圍環(huán)境相互作用、如何進(jìn)行恒星形成和化學(xué)演化等重要過程。例如，對低面亮度星系中恒星形成率、金屬豐度等參數(shù)的研究，能夠幫助我們了解星系形成和演化的基本物理機(jī)制，驗(yàn)證和完善現(xiàn)有的星系演化模型。低面亮度星系的恒星形成活動相對較弱，其化學(xué)豐度的演化也與傳統(tǒng)星系不同，這些獨(dú)特的性質(zhì)為我們研究星系演化提供了新的視角，有助于我們理解星系在不同環(huán)境下的演化規(guī)律，填補(bǔ)宇宙演化理論中的空白。低面亮度星系的研究對于深入理解星系形成的物理過程具有不可替代的作用。星系的形成是一個復(fù)雜的過程，涉及到物質(zhì)的引力坍縮、氣體的冷卻和凝聚、恒星的形成和反饋等多個環(huán)節(jié)。低面亮度星系由于其獨(dú)特的物理性質(zhì)，為我們研究星系形成提供了理想的實(shí)驗(yàn)室。這類星系的氣體分布較為彌散，恒星形成率較低，這使得我們可以研究在低物質(zhì)密度和低恒星形成率的條件下，星系是如何形成和演化的。通過對低面亮度星系的觀測和模擬，我們可以探討星系形成過程中的關(guān)鍵因素，如暗物質(zhì)的作用、氣體的動力學(xué)過程、恒星形成的觸發(fā)機(jī)制等，從而深入理解星系形成的物理本質(zhì)。低面亮度星系中存在大量的中性氫氣體，這些氣體是恒星形成的重要原料，通過研究中性氫氣體的分布和運(yùn)動，我們可以了解星系中物質(zhì)的分布和動力學(xué)狀態(tài)，為研究星系形成提供重要的信息。低面亮度星系在暗物質(zhì)研究領(lǐng)域也具有獨(dú)特的價值。大量的觀測和理論研究表明，暗物質(zhì)在星系的形成和演化過程中起著至關(guān)重要的作用，它提供了引力支撐，使得星系能夠保持穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)。低面亮度星系由于其較低的恒星形成率和較少的重子物質(zhì)含量，使得暗物質(zhì)的影響在這類星系中更為顯著。通過對低面亮度星系中恒星和氣體的運(yùn)動學(xué)觀測，以及對星系整體結(jié)構(gòu)和動力學(xué)的分析，我們可以精確測量暗物質(zhì)的分布和質(zhì)量，從而深入研究暗物質(zhì)的性質(zhì)和相互作用。例如，通過觀測低面亮度星系中恒星的旋轉(zhuǎn)曲線，我們可以推斷出星系中暗物質(zhì)的分布情況，進(jìn)而研究暗物質(zhì)與可見物質(zhì)之間的相互作用方式。低面亮度星系的研究還可以幫助我們驗(yàn)證和完善暗物質(zhì)模型，為解開暗物質(zhì)這一宇宙謎題提供關(guān)鍵線索。低面亮度星系的研究對理解宇宙的物質(zhì)分布和結(jié)構(gòu)也具有重要意義。它們在宇宙中的分布和數(shù)量，能夠幫助我們了解宇宙大尺度結(jié)構(gòu)的形成和演化。研究低面亮度星系與周圍環(huán)境的相互作用，如與其他星系的合并、相互潮汐作用等，有助于我們理解星系團(tuán)和超星系團(tuán)的形成和演化過程，揭示宇宙中物質(zhì)的大規(guī)模分布和運(yùn)動規(guī)律。三、深度學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)3.1深度學(xué)習(xí)的基本概念與發(fā)展歷程深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個極具影響力的分支，通過構(gòu)建具有多個層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征表示和內(nèi)在規(guī)律。它的核心在于模擬人類大腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和信息處理方式，通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓計(jì)算機(jī)自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類、預(yù)測、生成等任務(wù)。與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)不需要人工手動設(shè)計(jì)特征提取算法，而是通過模型自身的訓(xùn)練過程，自動從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到最有效的特征表示，大大提高了模型對復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力和適應(yīng)性。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程源遠(yuǎn)流長，其起源可以追溯到20世紀(jì)40年代。1943年，心理學(xué)家沃倫?麥卡洛克（WarrenS.McCulloch）和數(shù)學(xué)家沃爾特?皮茨（WalterPitts）提出了M-P神經(jīng)元模型，這是最早的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行建模，通過邏輯運(yùn)算模擬了神經(jīng)元的激活過程，為后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究奠定了基礎(chǔ)。1949年，心理學(xué)家唐納德?赫布（DonaldHebb）提出了Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，該規(guī)則描述了神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度（即權(quán)重）的變化規(guī)律，認(rèn)為神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度會隨著它們之間的活動同步性而增強(qiáng)，這一規(guī)則為后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法提供了重要的啟示。在1950年代到1960年代，弗蘭克?羅森布拉特（FrankRosenblatt）提出了感知器模型，這是一種簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要用于解決二分類問題。感知器的出現(xiàn)，標(biāo)志著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入了一個新的發(fā)展階段，引發(fā)了人們對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛關(guān)注和研究。然而，由于感知器只能處理線性可分問題，對于復(fù)雜問題的處理能力有限，隨著研究的深入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究在一段時間內(nèi)陷入了停滯，這一時期被稱為“AI寒冬”。直到20世紀(jì)80年代，深度學(xué)習(xí)迎來了突破性進(jìn)展。1986年，戴維?魯梅爾哈特（DavidRumelhart）、杰弗里?辛頓（GeoffreyHinton）和羅納德?威廉姆斯（RonaldWilliams）提出了反向傳播（Backpropagation）算法，這一算法允許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整權(quán)重來最小化輸出誤差，從而有效地訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。反向傳播算法的提出，解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的難題，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的非線性映射關(guān)系，標(biāo)志著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的復(fù)興，也為深度學(xué)習(xí)的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在反向傳播算法的推動下，多層感知器（MLP）成為了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代表，MLP具有多個隱藏層，能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的非線性映射關(guān)系，在語音識別、圖像處理等領(lǐng)域取得了一定的成果。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是圖形處理器（GPU）的廣泛應(yīng)用，為深度學(xué)習(xí)提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力支持。同時，互聯(lián)網(wǎng)的普及使得數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，為深度學(xué)習(xí)提供了豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在這一時期，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型得到了廣泛應(yīng)用和深入研究。CNN特別適用于處理圖像數(shù)據(jù)，通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，能夠自動提取圖像的特征，在圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像分割等領(lǐng)域取得了顯著的成果。例如，2012年，AlexNet在ImageNet圖像分類競賽中取得了巨大的成功，其采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，大大提高了圖像分類的準(zhǔn)確率，引發(fā)了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱潮。此后，一系列基于CNN的模型如VGGNet、GoogLeNet、ResNet等不斷涌現(xiàn)，不斷刷新了圖像識別等任務(wù)的性能指標(biāo)。RNN則擅長處理序列數(shù)據(jù)，如文本、語音等，通過引入循環(huán)結(jié)構(gòu)，能夠?qū)π蛄兄械那昂笮畔⑦M(jìn)行建模，在自然語言處理、語音識別、時間序列預(yù)測等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。1997年，塞普?霍赫賴特（SeppHochreiter）和尤爾根?施密德胡伯（JürgenSchmidhuber）提出了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），有效地解決了傳統(tǒng)RNN無法處理長時間序列的問題，通過引入門控機(jī)制，LSTM能夠更好地處理時間序列數(shù)據(jù)中的長時間依賴關(guān)系，在語音識別、機(jī)器翻譯、文本生成等任務(wù)中取得了良好的效果。隨后，門控循環(huán)單元（GRU）等變體模型也相繼被提出，進(jìn)一步改進(jìn)了RNN在處理序列數(shù)據(jù)方面的性能。近年來，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)出新的技術(shù)和方法，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、注意力機(jī)制（AttentionMechanism）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）等。GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓(xùn)練，能夠生成逼真的圖像、視頻、文本等數(shù)據(jù)，在圖像生成、圖像修復(fù)、風(fēng)格遷移等領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力。注意力機(jī)制則提高了模型對重要信息的關(guān)注度，使得模型能夠更加聚焦于輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵部分，從而提升模型的性能，在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如Transformer模型中就廣泛應(yīng)用了注意力機(jī)制，在自然語言處理任務(wù)中取得了卓越的效果。GNN用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，能夠?qū)?jié)點(diǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行建模，在社交網(wǎng)絡(luò)分析、知識圖譜推理、分子結(jié)構(gòu)預(yù)測等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，其應(yīng)用領(lǐng)域也日益廣泛，涵蓋了計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識別、生物信息學(xué)、醫(yī)學(xué)影像分析、金融風(fēng)險預(yù)測等多個領(lǐng)域，為解決各種復(fù)雜問題提供了強(qiáng)大的工具和方法，推動了各領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新發(fā)展。3.2深度學(xué)習(xí)的主要模型與算法深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域擁有眾多功能強(qiáng)大且各具特色的模型與算法，它們在不同的數(shù)據(jù)處理任務(wù)和應(yīng)用場景中展現(xiàn)出卓越的性能。在低面亮度星系的自動搜尋任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是兩種應(yīng)用較為廣泛且具有重要作用的模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，簡稱CNN）是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻）而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型，其靈感來源于生物視覺系統(tǒng)的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)。CNN的核心組件包括卷積層、池化層和全連接層，各層相互協(xié)作，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)特征的高效提取和分類。卷積層是CNN的關(guān)鍵組成部分，通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動進(jìn)行卷積操作，提取數(shù)據(jù)的局部特征。卷積核是一個可學(xué)習(xí)的小尺寸矩陣，其大小通常為3×3或5×5。在對圖像進(jìn)行處理時，卷積核會在圖像的每個位置上與對應(yīng)區(qū)域的像素值進(jìn)行加權(quán)求和，得到一個新的特征值，這些特征值構(gòu)成了特征圖。以低面亮度星系的圖像為例，卷積核可以捕捉到星系的邊緣、形狀、紋理等局部特征。通過多個不同的卷積核并行工作，可以提取出圖像中不同類型的特征，豐富模型對圖像的理解。例如，一個卷積核可能對星系的螺旋臂結(jié)構(gòu)敏感，另一個卷積核則可能更擅長捕捉星系中心的亮度變化特征。這種局部特征提取方式不僅大大減少了模型的參數(shù)數(shù)量，降低計(jì)算量，還能有效地保留數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)信息，使模型能夠更好地學(xué)習(xí)到圖像的特征。池化層通常接在卷積層之后，主要作用是對特征圖進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)的維度，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時防止模型過擬合。常見的池化操作包括最大池化和平均池化。最大池化是在一個固定大小的池化窗口內(nèi)選擇最大值作為輸出，平均池化則是計(jì)算池化窗口內(nèi)所有值的平均值作為輸出。在處理低面亮度星系圖像時，池化層可以在保留關(guān)鍵特征的前提下，對圖像進(jìn)行壓縮，減少后續(xù)計(jì)算量。例如，在經(jīng)過卷積層提取出星系的一些特征后，通過池化層可以將這些特征進(jìn)行匯總和簡化，突出主要特征，去除一些細(xì)微的噪聲和不重要的細(xì)節(jié)，使模型能夠更專注于星系的整體特征和關(guān)鍵信息。全連接層則將池化層輸出的特征圖進(jìn)行扁平化處理，并通過一系列的全連接神經(jīng)元進(jìn)行分類或回歸任務(wù)。在全連接層中，每個神經(jīng)元都與上一層的所有神經(jīng)元相連，通過學(xué)習(xí)權(quán)重矩陣，將輸入特征映射到最終的輸出空間。對于低面亮度星系的搜尋任務(wù)，全連接層可以根據(jù)前面卷積層和池化層提取的特征，判斷圖像中是否存在低面亮度星系，并輸出相應(yīng)的分類結(jié)果。例如，經(jīng)過前面多層的特征提取和處理后，全連接層可以綜合分析這些特征，判斷輸入圖像中的天體是否符合低面亮度星系的特征，從而實(shí)現(xiàn)對低面亮度星系的識別和分類。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，簡稱RNN）是一類專門用于處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它能夠?qū)π蛄兄械那昂笮畔⑦M(jìn)行建模，捕捉數(shù)據(jù)中的時間依賴關(guān)系。RNN的基本結(jié)構(gòu)包含輸入層、隱藏層和輸出層，隱藏層的神經(jīng)元之間存在循環(huán)連接，使得模型能夠記住之前時刻的信息，并將其用于當(dāng)前時刻的計(jì)算。在RNN中，每個時刻的輸入不僅包括當(dāng)前時刻的外部輸入，還包括上一時刻隱藏層的輸出，即隱藏層的狀態(tài)會隨著時間的推移而不斷更新。這種結(jié)構(gòu)使得RNN能夠很好地處理時間序列數(shù)據(jù)，如文本、語音、時間序列信號等。在天文學(xué)領(lǐng)域，雖然低面亮度星系的圖像數(shù)據(jù)通常不被看作傳統(tǒng)意義上的序列數(shù)據(jù)，但在一些情況下，如對星系的演化過程進(jìn)行分析時，不同時間點(diǎn)拍攝的星系圖像可以構(gòu)成一個時間序列。RNN可以利用其對序列數(shù)據(jù)的處理能力，分析這些圖像序列，挖掘星系在不同時間的變化特征，從而更好地理解星系的演化規(guī)律。例如，通過對一系列低面亮度星系在不同時期的圖像進(jìn)行RNN處理，可以分析星系中恒星形成區(qū)域的變化、氣體分布的動態(tài)演化等信息，為研究星系的演化提供更全面的視角。然而，傳統(tǒng)的RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時存在梯度消失和梯度爆炸的問題，導(dǎo)致模型難以學(xué)習(xí)到長距離的依賴關(guān)系。為了解決這一問題，研究人員提出了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，簡稱LSTM）和門控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，簡稱GRU）等變體模型。LSTM通過引入門控機(jī)制，有效地解決了梯度消失和梯度爆炸問題，能夠更好地處理長序列數(shù)據(jù)。LSTM的核心結(jié)構(gòu)是記憶單元，它包含輸入門、遺忘門和輸出門。輸入門控制當(dāng)前輸入信息進(jìn)入記憶單元的程度，遺忘門決定保留或丟棄記憶單元中的歷史信息，輸出門則控制記憶單元的輸出。在處理低面亮度星系相關(guān)的序列數(shù)據(jù)時，LSTM可以根據(jù)門控機(jī)制，有選擇地保留和更新記憶單元中的信息，從而準(zhǔn)確地捕捉到星系在長時間尺度上的變化特征。例如，在分析低面亮度星系的恒星形成歷史時，LSTM可以通過遺忘門丟棄一些與當(dāng)前分析無關(guān)的早期信息，同時通過輸入門接收新的觀測數(shù)據(jù)，通過輸出門輸出對當(dāng)前恒星形成狀態(tài)的判斷，從而實(shí)現(xiàn)對星系恒星形成歷史的準(zhǔn)確建模和分析。GRU是LSTM的一種簡化變體，它同樣采用門控機(jī)制來解決長序列依賴問題，但結(jié)構(gòu)相對更簡單。GRU包含重置門和更新門，重置門用于控制上一時刻的隱藏狀態(tài)對當(dāng)前時刻的影響程度，更新門則決定當(dāng)前時刻的隱藏狀態(tài)與上一時刻隱藏狀態(tài)的融合方式。在處理低面亮度星系的數(shù)據(jù)時，GRU可以在保證處理長序列能力的同時，由于其結(jié)構(gòu)簡單，計(jì)算效率更高，能夠更快地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。例如，在對低面亮度星系的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列分析時，GRU可以快速地分析光譜特征隨時間的變化，幫助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)星系中可能存在的周期性變化或異?，F(xiàn)象，為進(jìn)一步的研究提供線索。除了CNN和RNN及其變體模型外，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域還有許多其他優(yōu)秀的模型和算法，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、注意力機(jī)制（AttentionMechanism）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）等。這些模型和算法在不同的領(lǐng)域和任務(wù)中發(fā)揮著重要作用，并且在天文學(xué)領(lǐng)域也逐漸得到應(yīng)用和探索。例如，GAN可以用于生成模擬的低面亮度星系圖像，為模型訓(xùn)練提供更多的數(shù)據(jù)樣本；注意力機(jī)制可以幫助模型在處理低面亮度星系圖像時，更加關(guān)注圖像中的關(guān)鍵區(qū)域和特征，提高模型的準(zhǔn)確性和效率；GNN則可以用于分析星系之間的相互關(guān)系和宇宙大尺度結(jié)構(gòu)，為研究宇宙的演化提供新的視角和方法。3.3深度學(xué)習(xí)在天文領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀近年來，深度學(xué)習(xí)憑借其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和模式識別能力，在天文領(lǐng)域得到了廣泛而深入的應(yīng)用，為天文學(xué)研究帶來了全新的視角和方法，推動了天文學(xué)的快速發(fā)展。在天體識別與分類方面，深度學(xué)習(xí)發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)的天體識別方法主要依賴于人工目視分類或基于簡單的圖像特征和統(tǒng)計(jì)模型，效率低下且容易受到主觀因素的影響。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等模型，能夠自動從天文圖像中學(xué)習(xí)到天體的特征，實(shí)現(xiàn)對各種天體的快速、準(zhǔn)確識別。例如，在星系分類任務(wù)中，利用CNN模型對星系的形態(tài)、顏色、亮度分布等特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，能夠?qū)⑿窍禍?zhǔn)確地分類為橢圓星系、螺旋星系、不規(guī)則星系等不同類型。這種自動化的分類方法大大提高了分類的效率和準(zhǔn)確性，為大規(guī)模巡天數(shù)據(jù)的處理提供了有力支持。一些研究團(tuán)隊(duì)還利用深度學(xué)習(xí)模型對系外行星進(jìn)行識別，通過分析恒星的光變曲線，能夠準(zhǔn)確地檢測出系外行星凌星現(xiàn)象，從而發(fā)現(xiàn)新的系外行星。這種方法比傳統(tǒng)的觀測方法更加高效，能夠在海量的天文數(shù)據(jù)中快速篩選出潛在的系外行星候選體。在天文數(shù)據(jù)分析與處理領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)也展現(xiàn)出了卓越的性能。天文觀測數(shù)據(jù)往往包含大量的噪聲和干擾，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法難以有效地去除噪聲并提取有用信息。深度學(xué)習(xí)算法，如自動編碼器（Autoencoder）和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），能夠?qū)μ煳臄?shù)據(jù)進(jìn)行降噪、去模糊、圖像增強(qiáng)等處理，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。自動編碼器可以通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示，將高維的天文數(shù)據(jù)壓縮到低維空間，然后再從低維空間中恢復(fù)出原始數(shù)據(jù)，在這個過程中，能夠有效地去除數(shù)據(jù)中的噪聲。生成對抗網(wǎng)絡(luò)則通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，生成逼真的天文圖像，用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模擬觀測，為天文研究提供了更多的數(shù)據(jù)樣本。在射電天文學(xué)中，深度學(xué)習(xí)還可以用于脈沖星信號的檢測和分析，通過對射電信號的特征學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確地識別出脈沖星信號，提高脈沖星的發(fā)現(xiàn)效率。在宇宙學(xué)研究方面，深度學(xué)習(xí)同樣有著廣泛的應(yīng)用。宇宙學(xué)研究旨在探索宇宙的起源、演化和結(jié)構(gòu)，需要處理大量的宇宙學(xué)模擬數(shù)據(jù)和觀測數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助天文學(xué)家分析這些數(shù)據(jù)，揭示宇宙的奧秘。例如，利用深度學(xué)習(xí)模型對宇宙大尺度結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，能夠研究星系的分布規(guī)律和演化趨勢，驗(yàn)證宇宙學(xué)理論模型。一些研究團(tuán)隊(duì)還利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對宇宙微波背景輻射數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過學(xué)習(xí)微波背景輻射的溫度和偏振分布特征，研究宇宙早期的物理過程和演化歷史。深度學(xué)習(xí)還可以用于暗物質(zhì)和暗能量的研究，通過對星系動力學(xué)和引力透鏡效應(yīng)的分析，推斷暗物質(zhì)和暗能量的分布和性質(zhì)。在天文學(xué)的其他領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)也有著諸多應(yīng)用。在恒星演化研究中，深度學(xué)習(xí)可以根據(jù)恒星的光譜數(shù)據(jù)，預(yù)測恒星的年齡、質(zhì)量、金屬豐度等參數(shù)，幫助天文學(xué)家了解恒星的演化過程。在太陽系天體研究中，深度學(xué)習(xí)可以用于小行星和彗星的軌道預(yù)測和特征分析，提高對太陽系小天體的監(jiān)測和研究能力。在天文學(xué)教育領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)也可以作為一種教學(xué)工具，幫助學(xué)生更好地理解天文學(xué)概念和現(xiàn)象，激發(fā)學(xué)生對天文學(xué)的興趣。盡管深度學(xué)習(xí)在天文領(lǐng)域取得了顯著的成果，但仍然面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。天文數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性使得深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化變得困難，不同的觀測設(shè)備和觀測條件會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的特征和分布存在差異，這就要求模型具有較強(qiáng)的泛化能力。深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性較差，天文學(xué)家難以理解模型的決策過程和依據(jù)，這在一定程度上限制了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在天文學(xué)研究中的應(yīng)用。此外，天文數(shù)據(jù)的獲取和處理需要大量的計(jì)算資源和時間，如何提高計(jì)算效率和降低計(jì)算成本也是亟待解決的問題。未來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，以及天文觀測數(shù)據(jù)的不斷積累，深度學(xué)習(xí)在天文領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊。一方面，深度學(xué)習(xí)模型將不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，提高模型的性能和可解釋性，更好地滿足天文學(xué)研究的需求；另一方面，深度學(xué)習(xí)將與其他學(xué)科和技術(shù)相結(jié)合，如物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等，形成多學(xué)科交叉的研究方法，為天文學(xué)研究帶來新的突破。深度學(xué)習(xí)還將在天文學(xué)教育和科普領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，幫助公眾更好地了解宇宙的奧秘。四、傳統(tǒng)低面亮度星系搜尋方法分析4.1傳統(tǒng)搜尋方法的原理與流程在深度學(xué)習(xí)技術(shù)廣泛應(yīng)用于天文學(xué)領(lǐng)域之前，傳統(tǒng)的低面亮度星系搜尋方法主要依賴于光學(xué)觀測和射電觀測，并結(jié)合一些基本的圖像處理和數(shù)據(jù)分析技術(shù)。這些方法在低面亮度星系研究的早期階段發(fā)揮了重要作用，為我們積累了關(guān)于這類星系的初步認(rèn)識。光學(xué)觀測是傳統(tǒng)搜尋低面亮度星系的重要手段之一。其原理基于低面亮度星系發(fā)出的可見光信號。通過望遠(yuǎn)鏡收集這些光線，并將其聚焦成像在探測器上，如電荷耦合器件（CCD）或互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）探測器。在操作流程上，首先需要選擇合適的觀測地點(diǎn)，通常是遠(yuǎn)離城市光污染、大氣透明度高的地區(qū)，以減少背景噪聲對觀測的影響。例如，位于智利的阿塔卡馬沙漠地區(qū)，擁有得天獨(dú)厚的天文觀測條件，是眾多天文臺的所在地。在選定觀測地點(diǎn)后，天文學(xué)家會根據(jù)目標(biāo)天區(qū)的位置和觀測時間，調(diào)整望遠(yuǎn)鏡的指向和參數(shù)設(shè)置，確保能夠準(zhǔn)確地捕捉到目標(biāo)天區(qū)的圖像。在獲取圖像后，接下來進(jìn)行的是圖像處理環(huán)節(jié)。這一環(huán)節(jié)的目的是去除圖像中的噪聲、增強(qiáng)圖像的對比度，以便更清晰地顯示出低面亮度星系的特征。常用的圖像處理技術(shù)包括圖像去噪、背景減除和圖像增強(qiáng)。圖像去噪可以采用濾波算法，如高斯濾波、中值濾波等，去除圖像中的隨機(jī)噪聲；背景減除則是通過統(tǒng)計(jì)圖像的背景亮度，將背景信號從圖像中減去，突出星系的信號；圖像增強(qiáng)可以使用直方圖均衡化、對比度拉伸等方法，提高圖像的對比度，使低面亮度星系的細(xì)節(jié)更加明顯。在完成圖像處理后，天文學(xué)家需要對圖像進(jìn)行目視檢查或基于簡單算法的分析，以識別出低面亮度星系。目視檢查是一種傳統(tǒng)的方法，依賴于天文學(xué)家的經(jīng)驗(yàn)和視覺敏銳度。天文學(xué)家會仔細(xì)觀察圖像中的每個天體，根據(jù)低面亮度星系的形態(tài)特征，如延展的盤狀結(jié)構(gòu)、較暗的亮度等，來判斷是否為低面亮度星系。然而，這種方法效率較低，且容易受到主觀因素的影響，對于大規(guī)模的巡天數(shù)據(jù)處理來說，幾乎是不可行的?；诤唵嗡惴ǖ姆治龇椒▌t試圖通過一些數(shù)學(xué)模型和算法來自動識別低面亮度星系。例如，閾值分割算法是一種常用的方法，它通過設(shè)定一個亮度閾值，將圖像中亮度高于閾值的像素點(diǎn)視為星系的一部分，低于閾值的像素點(diǎn)視為背景。然而，低面亮度星系的亮度分布較為彌散，且與背景的對比度較低，簡單的閾值分割算法往往難以準(zhǔn)確地識別出星系的邊界和范圍，容易產(chǎn)生大量的誤報(bào)和漏報(bào)。另一種常用的方法是邊緣檢測算法，它通過檢測圖像中亮度變化劇烈的區(qū)域，來識別星系的邊緣。常用的邊緣檢測算子有Sobel算子、Canny算子等。雖然邊緣檢測算法在一定程度上能夠檢測到低面亮度星系的邊緣，但由于低面亮度星系的邊緣往往不清晰，且容易受到噪聲的干擾，因此該方法的準(zhǔn)確性和可靠性也受到一定的限制。射電觀測也是傳統(tǒng)搜尋低面亮度星系的重要方法之一。低面亮度星系通常包含大量的中性氫氣體，這些氣體在射電波段會發(fā)出特定頻率的輻射，即21厘米譜線輻射。射電觀測正是利用這一特性，通過射電望遠(yuǎn)鏡接收來自低面亮度星系的21厘米譜線輻射，來探測和研究這類星系。射電觀測的操作流程與光學(xué)觀測有所不同。首先，需要使用專門的射電望遠(yuǎn)鏡，如位于美國新墨西哥州的甚大天線陣（VLA）、中國的500米口徑球面射電望遠(yuǎn)鏡（FAST）等。這些射電望遠(yuǎn)鏡通常由多個天線組成，通過干涉測量技術(shù)，可以提高觀測的分辨率和靈敏度。在觀測過程中，射電望遠(yuǎn)鏡會接收到來自宇宙空間的射電信號，這些信號經(jīng)過放大、濾波等處理后，被記錄下來。與光學(xué)觀測類似，射電觀測數(shù)據(jù)也需要進(jìn)行處理和分析。在數(shù)據(jù)處理階段，主要的任務(wù)是去除噪聲、校正信號的頻率和相位，以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)。常用的數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括傅里葉變換、濾波、自相關(guān)分析等。通過這些處理技術(shù)，可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，增強(qiáng)信號的可檢測性。在數(shù)據(jù)分析階段，天文學(xué)家會根據(jù)低面亮度星系的射電特征，如21厘米譜線的強(qiáng)度、寬度、頻率等，來識別和研究這類星系。例如，通過測量21厘米譜線的強(qiáng)度，可以推斷出星系中中性氫氣體的含量；通過分析譜線的寬度和頻率，可以了解星系的動力學(xué)特征，如旋轉(zhuǎn)速度、氣體的運(yùn)動狀態(tài)等。然而，射電觀測也面臨著一些挑戰(zhàn)，如射電信號容易受到地球大氣層、電離層以及人類活動產(chǎn)生的電磁干擾，這些干擾會降低信號的質(zhì)量，增加數(shù)據(jù)處理和分析的難度。傳統(tǒng)的低面亮度星系搜尋方法雖然在一定程度上能夠發(fā)現(xiàn)和研究這類星系，但由于其原理和操作流程的局限性，在面對低面亮度星系的微弱信號和復(fù)雜特征時，往往顯得力不從心，難以滿足現(xiàn)代天文學(xué)研究對低面亮度星系搜尋的高精度和高效率要求。4.2傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢與局限性傳統(tǒng)的低面亮度星系搜尋方法在天文學(xué)研究的歷史長河中，曾經(jīng)發(fā)揮了重要作用，具有一定的優(yōu)勢。這些方法基于對天體物理原理的深刻理解，通過直接觀測和基本的圖像處理技術(shù)，為我們揭示了低面亮度星系的一些基本特征和分布規(guī)律。在光學(xué)觀測方面，傳統(tǒng)方法能夠利用望遠(yuǎn)鏡的光學(xué)成像原理，直觀地獲取低面亮度星系的圖像信息。對于一些表面亮度相對較高、形態(tài)較為規(guī)則的低面亮度星系，通過仔細(xì)的目視檢查，經(jīng)驗(yàn)豐富的天文學(xué)家可以憑借其敏銳的視覺感知和專業(yè)知識，準(zhǔn)確地識別出星系的存在，并對其形態(tài)、結(jié)構(gòu)等特征進(jìn)行初步判斷。這種基于人類視覺和經(jīng)驗(yàn)的方法，在一定程度上能夠捕捉到星系的一些細(xì)微特征，為后續(xù)的研究提供了重要的線索。傳統(tǒng)的射電觀測方法在探測低面亮度星系的中性氫氣體分布方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢。通過接收星系發(fā)出的21厘米譜線輻射，天文學(xué)家可以精確地測量星系中中性氫氣體的含量、分布和運(yùn)動狀態(tài)，從而深入了解星系的動力學(xué)特征和演化歷史。這種方法不受星系塵埃和氣體的遮擋影響，能夠探測到星系內(nèi)部和外圍的物質(zhì)分布情況，為研究低面亮度星系的形成和演化提供了關(guān)鍵的信息。例如，通過對低面亮度星系中性氫氣體的觀測，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)這些星系的氣體分布往往較為彌散，與高面亮度星系有明顯的區(qū)別，這為解釋低面亮度星系的低恒星形成率和獨(dú)特的演化路徑提供了重要的依據(jù)。隨著現(xiàn)代天文學(xué)研究的深入和觀測數(shù)據(jù)的急劇增加，傳統(tǒng)的低面亮度星系搜尋方法逐漸暴露出其局限性。在面對海量的天文圖像數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)的目視檢查方法顯得力不從心。人工目視檢查不僅效率極低，而且容易受到主觀因素的影響，導(dǎo)致結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性難以保證。例如，在大規(guī)模的巡天項(xiàng)目中，如斯隆數(shù)字巡天（SDSS），每天都會產(chǎn)生數(shù)以萬計(jì)的天文圖像，依靠人工逐一檢查這些圖像來尋找低面亮度星系，幾乎是不可能完成的任務(wù)。而且，不同的觀測者對圖像的判斷可能存在差異，這也會影響到搜尋結(jié)果的一致性和準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的基于簡單算法的圖像處理方法，如閾值分割、邊緣檢測等，在處理低面亮度星系的復(fù)雜特征時，也存在明顯的不足。低面亮度星系的表面亮度極低，信號與背景噪聲的對比度微弱，其形態(tài)和結(jié)構(gòu)往往較為復(fù)雜，缺乏明顯的邊界和特征。傳統(tǒng)的閾值分割算法難以準(zhǔn)確地設(shè)定合適的閾值，容易將星系的微弱信號誤判為背景噪聲，或者將背景噪聲誤識別為星系的一部分，從而產(chǎn)生大量的誤報(bào)和漏報(bào)。邊緣檢測算法雖然能夠檢測到圖像中的邊緣信息，但對于低面亮度星系這種邊緣模糊、信號微弱的天體，其檢測效果也不理想，容易遺漏重要的星系特征，導(dǎo)致搜尋結(jié)果的不完整。傳統(tǒng)的射電觀測方法也面臨著諸多挑戰(zhàn)。射電信號容易受到地球大氣層、電離層以及人類活動產(chǎn)生的電磁干擾，這些干擾會降低信號的質(zhì)量，增加數(shù)據(jù)處理和分析的難度。射電望遠(yuǎn)鏡的分辨率相對較低，對于一些距離較遠(yuǎn)、尺度較小的低面亮度星系，難以獲得清晰的觀測圖像和精確的測量數(shù)據(jù)。而且，射電觀測設(shè)備的建設(shè)和維護(hù)成本較高，觀測時間和觀測范圍也受到一定的限制，這也制約了傳統(tǒng)射電觀測方法在低面亮度星系搜尋中的廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)的低面亮度星系搜尋方法在面對現(xiàn)代天文學(xué)研究的需求時，存在著效率低下、準(zhǔn)確性不高、適應(yīng)性差等局限性。為了更有效地搜尋和研究低面亮度星系，迫切需要引入新的技術(shù)和方法，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，為解決這些問題提供了新的契機(jī)。4.3案例分析：傳統(tǒng)方法在某巡天項(xiàng)目中的應(yīng)用以斯隆數(shù)字巡天（SDSS）項(xiàng)目為例，該項(xiàng)目從2000年開始，利用位于新墨西哥州阿帕奇山頂天文臺的2.5米望遠(yuǎn)鏡，對整個天區(qū)1/3的面積進(jìn)行了多色成像（u、g、r、i、z），并獲得了超過300萬個天體的光譜。在該項(xiàng)目中，傳統(tǒng)的低面亮度星系搜尋方法發(fā)揮了一定作用，但也暴露出諸多問題。在光學(xué)觀測方面，SDSS項(xiàng)目通過望遠(yuǎn)鏡收集天體的光線并成像，獲取了大量的天文圖像數(shù)據(jù)。在圖像處理階段，采用了圖像去噪、背景減除和圖像增強(qiáng)等技術(shù)。例如，使用高斯濾波對圖像進(jìn)行去噪處理，以減少噪聲對觀測結(jié)果的影響；通過背景減除算法，將圖像中的背景信號去除，突出天體的信號；運(yùn)用直方圖均衡化等方法增強(qiáng)圖像的對比度，使天體的細(xì)節(jié)更加清晰。在對低面亮度星系的識別過程中，傳統(tǒng)方法主要依賴于閾值分割和邊緣檢測等算法。然而，這些算法在面對低面亮度星系時，效果并不理想。由于低面亮度星系的表面亮度極低，與背景的對比度微弱，閾值分割算法很難準(zhǔn)確設(shè)定合適的閾值。在實(shí)際應(yīng)用中，常常會出現(xiàn)將低面亮度星系的微弱信號誤判為背景噪聲的情況，導(dǎo)致大量低面亮度星系被遺漏；或者將背景噪聲誤識別為星系的一部分，產(chǎn)生大量的誤報(bào)。邊緣檢測算法在處理低面亮度星系時，由于其邊緣模糊、信號微弱，也難以準(zhǔn)確檢測到星系的邊緣，無法完整地勾勒出星系的形狀和范圍，使得搜尋結(jié)果存在較大誤差。射電觀測在SDSS項(xiàng)目中也有應(yīng)用，主要用于探測星系中的中性氫氣體。通過接收星系發(fā)出的21厘米譜線輻射，來研究星系的動力學(xué)特征和物質(zhì)分布。但射電觀測同樣面臨挑戰(zhàn)，地球大氣層、電離層以及人類活動產(chǎn)生的電磁干擾，嚴(yán)重影響了射電信號的質(zhì)量。在數(shù)據(jù)處理過程中，需要花費(fèi)大量的時間和精力來去除這些干擾信號，增加了數(shù)據(jù)處理的難度和復(fù)雜性。射電望遠(yuǎn)鏡的分辨率相對較低，對于一些距離較遠(yuǎn)、尺度較小的低面亮度星系，難以獲得清晰的觀測圖像和精確的測量數(shù)據(jù)，這也限制了對這些星系的深入研究。在SDSS項(xiàng)目中，傳統(tǒng)的低面亮度星系搜尋方法雖然在一定程度上能夠發(fā)現(xiàn)一些低面亮度星系，但由于其自身的局限性，在面對低面亮度星系的微弱信號和復(fù)雜特征時，表現(xiàn)出效率低下、準(zhǔn)確性不高的問題。這不僅導(dǎo)致大量低面亮度星系被遺漏，影響了對這類星系的統(tǒng)計(jì)和研究，而且誤報(bào)率較高，增加了后續(xù)數(shù)據(jù)分析和驗(yàn)證的工作量。傳統(tǒng)方法在處理大規(guī)模巡天數(shù)據(jù)時的局限性，也制約了對低面亮度星系的全面認(rèn)識和深入研究，迫切需要更先進(jìn)的技術(shù)和方法來提高搜尋效率和準(zhǔn)確性。五、基于深度學(xué)習(xí)的自動搜尋方法設(shè)計(jì)5.1方法設(shè)計(jì)思路與總體框架隨著天文學(xué)觀測技術(shù)的飛速發(fā)展，天文圖像數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。面對海量的天文圖像，傳統(tǒng)的低面亮度星系搜尋方法在效率和準(zhǔn)確性上已難以滿足現(xiàn)代天文學(xué)研究的需求。深度學(xué)習(xí)技術(shù)憑借其強(qiáng)大的特征自動提取和模型構(gòu)建能力，為低面亮度星系的自動搜尋提供了新的解決方案。本研究基于深度學(xué)習(xí)的低面亮度星系自動搜尋方法的設(shè)計(jì)思路，主要圍繞如何讓模型高效、準(zhǔn)確地從天文圖像中識別出低面亮度星系展開。低面亮度星系在天文圖像中具有獨(dú)特的特征，如延展的暗弱結(jié)構(gòu)、與背景對比度低等。傳統(tǒng)的人工特征提取方法難以全面、準(zhǔn)確地捕捉這些復(fù)雜特征，而深度學(xué)習(xí)模型能夠通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，自動學(xué)習(xí)到低面亮度星系的特征表示，從而實(shí)現(xiàn)對其的有效識別。在數(shù)據(jù)處理階段，考慮到低面亮度星系數(shù)據(jù)的稀缺性和天文圖像的復(fù)雜性，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行全面而細(xì)致的預(yù)處理。首先，對收集到的天文圖像進(jìn)行去噪處理，采用基于小波變換的去噪算法，該算法能夠有效地去除圖像中的高斯噪聲和椒鹽噪聲，同時保留圖像的細(xì)節(jié)信息。通過對圖像進(jìn)行多尺度小波分解，將圖像分解為不同頻率的子帶，在高頻子帶中對噪聲進(jìn)行閾值處理，然后再進(jìn)行小波重構(gòu)，得到去噪后的圖像。對圖像進(jìn)行背景減除，以突出低面亮度星系的信號。利用局部背景估計(jì)方法，根據(jù)圖像的局部統(tǒng)計(jì)特征估計(jì)背景強(qiáng)度，然后從原始圖像中減去背景，使低面亮度星系的微弱信號得以凸顯。對圖像進(jìn)行歸一化處理，將圖像的像素值映射到特定的范圍，如[0,1]或[-1,1]，以消除不同圖像之間的亮度差異，提高模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性和收斂速度。為了擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提升模型的泛化能力，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作，以一定的角度間隔（如15°、30°、45°等）對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，模擬不同觀測角度下的低面亮度星系圖像；進(jìn)行縮放操作，按照不同的縮放比例（如0.8、0.9、1.1、1.2等）對圖像進(jìn)行縮放，增加圖像中星系的大小變化；進(jìn)行翻轉(zhuǎn)操作，包括水平翻轉(zhuǎn)和垂直翻轉(zhuǎn)，豐富圖像的變化形式；添加噪聲，如高斯噪聲、泊松噪聲等，模擬實(shí)際觀測中可能出現(xiàn)的噪聲干擾。通過這些數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，使模型能夠?qū)W習(xí)到低面亮度星系在不同條件下的特征，提高模型對各種觀測數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。在模型選擇方面，經(jīng)過對多種深度學(xué)習(xí)模型的對比分析，選擇了FasterR-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetworks）作為基礎(chǔ)模型。FasterR-CNN是一種基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在目標(biāo)檢測領(lǐng)域具有卓越的性能，尤其適用于從復(fù)雜背景中檢測出特定目標(biāo)。它主要由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RegionProposalNetwork，RPN）和全連接層組成。CNN部分負(fù)責(zé)對輸入的天文圖像進(jìn)行特征提取，通過一系列卷積層和池化層的組合，將圖像轉(zhuǎn)化為具有豐富語義信息的特征圖。在設(shè)計(jì)CNN結(jié)構(gòu)時，采用了預(yù)訓(xùn)練的ResNet50作為骨干網(wǎng)絡(luò)。ResNet50具有深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和殘差連接，能夠有效地解決梯度消失和梯度爆炸問題，提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和特征提取能力。通過在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集（如ImageNet）上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，ResNet50已經(jīng)學(xué)習(xí)到了大量通用的圖像特征，將其遷移到低面亮度星系的識別任務(wù)中，可以加速模型的收斂速度，提高模型的性能。RPN則用于生成可能包含低面亮度星系的候選區(qū)域。它基于CNN提取的特征圖，通過滑動窗口的方式，在每個位置生成一系列不同尺度和長寬比的錨框（anchorboxes）。然后，RPN對每個錨框進(jìn)行分類，判斷其是否包含目標(biāo)（即是否為低面亮度星系的候選區(qū)域），同時對錨框的位置和大小進(jìn)行回歸，使其更準(zhǔn)確地框定目標(biāo)。在訓(xùn)練RPN時，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)來衡量分類的準(zhǔn)確性，采用平滑L1損失函數(shù)來衡量回歸的精度，通過反向傳播算法不斷調(diào)整RPN的參數(shù)，使其能夠生成高質(zhì)量的候選區(qū)域。全連接層則對RPN生成的候選區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的分類和位置回歸，最終確定低面亮度星系的位置和類別。在全連接層中，將候選區(qū)域的特征圖進(jìn)行扁平化處理，然后通過多個全連接層進(jìn)行特征映射和分類判斷。采用Softmax分類器對候選區(qū)域進(jìn)行分類，輸出其屬于低面亮度星系或背景的概率；采用邊界框回歸算法對候選區(qū)域的位置進(jìn)行微調(diào)，使其更精確地框定低面亮度星系。在訓(xùn)練全連接層時，同樣采用交叉熵?fù)p失函數(shù)和邊界框回歸損失函數(shù)，通過反向傳播算法優(yōu)化全連接層的參數(shù)，提高模型的檢測精度。為了進(jìn)一步提高模型對低面亮度星系微弱信號和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的感知能力，在模型中引入注意力機(jī)制。注意力機(jī)制能夠使模型在處理圖像時，更加關(guān)注圖像中的關(guān)鍵區(qū)域和特征，從而提升模型的性能。具體來說，在FasterR-CNN的特征提取階段，引入通道注意力模塊（ChannelAttentionModule，CAM）和空間注意力模塊（SpatialAttentionModule，SAM）。CAM通過對特征圖的通道維度進(jìn)行分析，計(jì)算每個通道的重要性權(quán)重，然后根據(jù)權(quán)重對通道進(jìn)行加權(quán)求和，突出重要通道的特征，抑制不重要通道的干擾。具體實(shí)現(xiàn)過程為：首先對特征圖進(jìn)行全局平均池化和全局最大池化，得到兩個不同的特征描述向量；然后將這兩個向量分別通過多層感知機(jī)（MLP）進(jìn)行處理，得到兩個通道注意力權(quán)重向量；最后將這兩個權(quán)重向量進(jìn)行相加和激活操作，得到最終的通道注意力權(quán)重，對原特征圖進(jìn)行加權(quán)處理，得到增強(qiáng)后的特征圖。SAM則通過對特征圖的空間維度進(jìn)行分析，計(jì)算每個空間位置的重要性權(quán)重，然后根據(jù)權(quán)重對空間位置進(jìn)行加權(quán)求和，突出關(guān)鍵位置的特征。具體實(shí)現(xiàn)過程為：首先對特征圖分別進(jìn)行沿通道維度的平均池化和最大池化，得到兩個不同的空間特征描述圖；然后將這兩個圖進(jìn)行拼接，通過卷積層進(jìn)行特征融合和降維，得到空間注意力權(quán)重圖；最后將空間注意力權(quán)重圖與原特征圖進(jìn)行相乘操作，得到增強(qiáng)后的特征圖。通過引入注意力機(jī)制，模型能夠更加聚焦于低面亮度星系的關(guān)鍵特征，如星系的邊緣、核心區(qū)域等，提高對低面亮度星系的識別能力?；谏疃葘W(xué)習(xí)的低面亮度星系自動搜尋方法的總體框架如圖2所示。首先，將經(jīng)過預(yù)處理和增強(qiáng)的天文圖像輸入到基于ResNet50的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提??；然后，特征圖輸入到區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）中，生成低面亮度星系的候選區(qū)域；接著，候選區(qū)域的特征圖經(jīng)過注意力機(jī)制模塊進(jìn)行特征增強(qiáng)后，輸入到全連接層進(jìn)行分類和位置回歸，最終輸出低面亮度星系的位置和類別信息。在整個過程中，通過不斷地訓(xùn)練模型，調(diào)整模型的參數(shù)，使其能夠準(zhǔn)確地從天文圖像中識別出低面亮度星系。[此處插入總體框架圖，圖2：基于深度學(xué)習(xí)的低面亮度星系自動搜尋方法總體框架圖]5.2數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取在基于深度學(xué)習(xí)的低面亮度星系自動搜尋方法中，數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它們直接影響著模型的性能和搜尋結(jié)果的準(zhǔn)確性。天文圖像數(shù)據(jù)在獲取過程中，不可避免地會受到各種噪聲的干擾，如探測器噪聲、宇宙射線干擾、背景噪聲等，這些噪聲會降低圖像的質(zhì)量，影響低面亮度星系的識別。因此，需要對天文圖像進(jìn)行去噪處理。采用雙邊濾波算法對圖像進(jìn)行去噪，該算法不僅能夠有效地去除噪聲，還能較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。雙邊濾波算法在考慮像素點(diǎn)空間距離的同時，還考慮了像素點(diǎn)之間的灰度相似性，通過對鄰域像素的加權(quán)平均來實(shí)現(xiàn)去噪。具體而言，對于圖像中的每個像素點(diǎn)，根據(jù)其鄰域像素與該像素的空間距離和灰度差異，計(jì)算出一個權(quán)重值，然后對鄰域像素進(jìn)行加權(quán)求和，得到去噪后的像素值。這種方法能夠在去除噪聲的同時，最大限度地保留低面亮度星系的微弱信號和細(xì)節(jié)特征，為后續(xù)的分析提供更清晰的圖像數(shù)據(jù)。由于低面亮度星系的表面亮度極低，與背景的對比度微弱，因此需要進(jìn)行背景減除操作，以突出星系的信號。采用基于局部背景估計(jì)的方法，通過對圖像的局部區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，估計(jì)出背景的強(qiáng)度，然后從原始圖像中減去背景，得到去除背景后的圖像。具體實(shí)現(xiàn)過程中，將圖像劃分為多個大小相等的局部區(qū)域，對于每個局部區(qū)域，計(jì)算其像素值的統(tǒng)計(jì)特征，如均值、方差等，根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)特征估計(jì)出該區(qū)域的背景強(qiáng)度。然后，將每個局部區(qū)域的背景強(qiáng)度應(yīng)用到對應(yīng)的區(qū)域中，從原始圖像中減去背景，從而突出低面亮度星系的微弱信號。這種基于局部背景估計(jì)的方法能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)背景強(qiáng)度，有效地去除背景噪聲，提高低面亮度星系的可檢測性。為了使模型能夠更好地學(xué)習(xí)低面亮度星系的特征，還需要對圖像進(jìn)行歸一化處理。將圖像的像素值映射到[0,1]的范圍內(nèi)，使不同圖像之間的亮度和對比度具有一致性。歸一化處理可以采用線性歸一化方法，即通過計(jì)算圖像像素值的最小值和最大值，將像素值按照以下公式進(jìn)行歸一化：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}其中，x為原始像素值，x_{min}和x_{max}分別為圖像像素值的最小值和最大值，x_{norm}為歸一化后的像素值。通過歸一化處理，能夠消除不同圖像之間的亮度差異，使模型在訓(xùn)練過程中更加穩(wěn)定，提高模型的收斂速度和性能。數(shù)據(jù)增強(qiáng)是擴(kuò)充數(shù)據(jù)集、提升模型泛化能力的重要手段。對于低面亮度星系數(shù)據(jù)，由于其數(shù)量相對較少，數(shù)據(jù)增強(qiáng)尤為重要。對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作，以一定的角度間隔（如15°、30°、45°等）對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，模擬不同觀測角度下的低面亮度星系圖像。進(jìn)行縮放操作，按照不同的縮放比例（如0.8、0.9、1.1、1.2等）對圖像進(jìn)行縮放，增加圖像中星系的大小變化。進(jìn)行翻轉(zhuǎn)操作，包括水平翻轉(zhuǎn)和垂直翻轉(zhuǎn)，豐富圖像的變化形式。添加噪聲，如高斯噪聲、泊松噪聲等，模擬實(shí)際觀測中可能出現(xiàn)的噪聲干擾。通過這些數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，使模型能夠?qū)W習(xí)到低面亮度星系在不同條件下的特征，提高模型對各種觀測數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。例如，在旋轉(zhuǎn)操作中，模型可以學(xué)習(xí)到低面亮度星系在不同角度下的形態(tài)特征；在縮放操作中，模型可以適應(yīng)不同距離下觀測到的星系大小變化；在添加噪聲操作中，模型可以增強(qiáng)對噪聲環(huán)境下低面亮度星系信號的識別能力。在特征提取方面，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）強(qiáng)大的特征提取能力，自動從天文圖像中提取低面亮度星系的特征。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，能夠有效地提取圖像的局部特征和全局特征。在卷積層中，通過卷積核在圖像上滑動進(jìn)行卷積操作，提取圖像的局部特征，如邊緣、紋理等。不同大小和權(quán)重的卷積核可以提取不同尺度和方向的特征，例如，較小的卷積核可以提取圖像的細(xì)節(jié)特征，較大的卷積核可以提取圖像的整體結(jié)構(gòu)特征。池化層則對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)的維度，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時保留重要的特征信息。常見的池化操作包括最大池化和平均池化，最大池化選擇池化窗口內(nèi)的最大值作為輸出，能夠突出圖像的重要特征；平均池化計(jì)算池化窗口內(nèi)所有值的平均值作為輸出，能夠平滑特征圖，減少噪聲的影響。全連接層則將池化層輸出的特征圖進(jìn)行扁平化處理，并通過一系列的全連接神經(jīng)元進(jìn)行分類或回歸任務(wù)，根據(jù)提取的特征判斷圖像中是否存在低面亮度星系。為了進(jìn)一步提高特征提取的效果，采用預(yù)訓(xùn)練的ResNet50作為骨干網(wǎng)絡(luò)。ResNet50具有深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和殘差連接，能夠有效地解決梯度消失和梯度爆炸問題，提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和特征提取能力。通過在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集（如ImageNet）上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，ResNet50已經(jīng)學(xué)習(xí)到了大量通用的圖像特征，將其遷移到低面亮度星系的識別任務(wù)中，可以加速模型的收斂速度，提高模型的性能。在遷移學(xué)習(xí)過程中，保留ResNet50的大部分卷積層權(quán)重，僅對最后幾層全連接層進(jìn)行微調(diào)，使其適應(yīng)低面亮度星系的識別任務(wù)。這樣可以充分利用預(yù)訓(xùn)練模型的特征提取能力，減少訓(xùn)練時間和計(jì)算資源的消耗，同時提高模型對低面亮度星系特征的學(xué)習(xí)效果。在數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取過程中，還需要注意數(shù)據(jù)的標(biāo)注和質(zhì)量控制。對于低面亮度星系數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行準(zhǔn)確的標(biāo)注，包括星系的位置、類別等信息。標(biāo)注過程可以由專業(yè)的天文學(xué)家進(jìn)行，以確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。同時，需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行質(zhì)量控制，去除標(biāo)注錯誤或質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)集的質(zhì)量?？梢酝ㄟ^交叉驗(yàn)證、人工檢查等方式對數(shù)據(jù)集進(jìn)行質(zhì)量評估和篩選，確保數(shù)據(jù)集中的樣本能夠準(zhǔn)確地反映低面亮度星系的特征，為模型的訓(xùn)練和評估提供可靠的數(shù)據(jù)支持。5.3深度學(xué)習(xí)模型的選擇與優(yōu)化在基于深度學(xué)習(xí)的低面亮度星系自動搜尋方法中，深度學(xué)習(xí)模型的選擇與優(yōu)化是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到模型的性能和搜尋效果。在眾多深度學(xué)習(xí)模型中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）以其強(qiáng)大的圖像特征提取能力，成為處理天文圖像的首選。然而，不同的CNN模型結(jié)構(gòu)在處理低面亮度星系數(shù)據(jù)時，表現(xiàn)出各異的性能。FasterR-CNN作為一種基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在目標(biāo)檢測領(lǐng)域具有卓越的性能，尤其適用于從復(fù)雜背景中檢測出特定目標(biāo)，因此被選為低面亮度星系自動搜尋的基礎(chǔ)模型。它主要由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）和全連接層組成。CNN部分負(fù)責(zé)對輸入的天文圖像進(jìn)行特征提取，通過一系列卷積層和池化層的組合，將圖像轉(zhuǎn)化為具有豐富語義信息的特征圖。在設(shè)計(jì)CNN結(jié)構(gòu)時，采用預(yù)訓(xùn)練的ResNet50作為骨干網(wǎng)絡(luò)。ResNet50具有深層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和殘差連接，能夠有效地解決梯度消失和梯度爆炸問題，提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和特征提取能力。通過在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集（如ImageNet）上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，ResNet50已經(jīng)學(xué)習(xí)到了大量通用的圖像特征，將其遷移到低面亮度星系的識別任務(wù)中，可以加速模型的收斂速度，提高模型的性能。RPN則用于生成可能包含低面亮度星系的候選區(qū)域。它基于CNN提取的特征圖，通過滑動窗口的方式，在每個位置生成一系列不同尺度和長寬比的錨框（anchorboxes）。然后，RPN對每個錨框進(jìn)行分類，判斷其是否包含目標(biāo)（即是否為低面亮度星系的候選區(qū)域），同時對錨框的位置和大小進(jìn)行回歸，使其更準(zhǔn)確地框定目標(biāo)。在訓(xùn)練RPN時，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)來衡量分類的準(zhǔn)確性，采用平滑L1損失函數(shù)來衡量回歸的精度，通過反向傳播算法不斷調(diào)整RPN的參數(shù)，使其能夠生成高質(zhì)量的候選區(qū)域。全連接層則對RPN生成的候選區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的分類和位置回歸，最終確定低面亮度星系的位置和類別。在全連接層中，將候選區(qū)域的特征圖進(jìn)行扁平化處理，然后通過多個全連接層進(jìn)行特征映射和分類判斷。采用Softmax分類器對候選區(qū)域進(jìn)行分類，輸出其屬于低面亮度星系或背景的概率；采用邊界框回歸算法對候選區(qū)域的位置進(jìn)行微調(diào)，使其更精確地框定低面亮度星系。在訓(xùn)練全連接層時，同樣采用交叉熵?fù)p失函數(shù)和邊界框回歸損失函數(shù)，通過反向傳播算法優(yōu)化全連接層的參數(shù)，提高模型的檢測精度。盡管FasterR-CNN在目標(biāo)檢測任務(wù)中表現(xiàn)出色，但低面亮度星系的獨(dú)特特征，如微弱的信號、復(fù)雜的結(jié)構(gòu)以及與背景的低對比度，對模型的性能提出了更高的要求。為了進(jìn)一步提高模型對低面亮度星系的識別能力，需要對模型進(jìn)行優(yōu)化。引入注意力機(jī)制是優(yōu)化模型的重要手段之一。注意力機(jī)制能夠使模型在處理圖像時，更加關(guān)注圖像中的關(guān)鍵區(qū)域和特征，從而提升模型的性能。在FasterR-CNN的特征提取階段，引入通道注意力模塊（ChannelAttentionModule，CAM）和空間注意力模塊（SpatialAttentionModule，SAM）。CAM通過對特征圖的通道維度進(jìn)行分析，計(jì)算每個通道的重要性權(quán)重，然后根據(jù)權(quán)重對通道進(jìn)行加權(quán)求和，突出重要通道的特征，抑制不重要通道的干擾。具體實(shí)現(xiàn)過程為：首先對特征圖進(jìn)行全局平均池化和全局最大池化，得到兩個不同的特征描述向量；然后將這兩個向量分別通過多層感知機(jī)（MLP）進(jìn)行處理，得到兩個通道注意力權(quán)重向量；最后將這兩個權(quán)重向量進(jìn)行相加和激活操作，得到最終的通道注意力權(quán)重，對原特征圖進(jìn)行加權(quán)處理，得到增強(qiáng)后的特征圖。通過引入CAM，模型能夠更好地聚焦于低面亮度星系的關(guān)鍵特征，如星系的核心區(qū)域、恒星形成區(qū)域等，提高對低面亮度星系的識別能力。SAM則通過對特征圖的空間維度進(jìn)行分析，計(jì)算每個空間位置的重要性權(quán)重，然后根據(jù)權(quán)重對空間位置進(jìn)行加權(quán)求和，突出關(guān)鍵位置的特征。具體實(shí)現(xiàn)過程為：首先對特征圖分別進(jìn)行沿通道維度的平均池化和最大池化，得到兩個不同的空間特征描述圖；然后將這兩個圖進(jìn)行拼接，通過卷積層進(jìn)行特征融合和降維，得到空間注意力權(quán)重圖；最后將空間注意力權(quán)重圖與原特征圖進(jìn)行相乘操作，得到增強(qiáng)后的特征圖。SAM的引入使得模型能夠更加關(guān)注低面亮度星系的邊緣、形狀等空間特征，提高對星系結(jié)構(gòu)的識別能力，從而更好地從復(fù)雜背景中區(qū)分出低面亮度星系。除了引入注意力機(jī)制，還對模型的參數(shù)進(jìn)行了精細(xì)調(diào)整。在訓(xùn)練過程中，對學(xué)習(xí)率、批量大小、正則化參數(shù)等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了多次試驗(yàn)和優(yōu)化。通過調(diào)整學(xué)習(xí)率，控制模型參數(shù)更新的步長，使模型能夠在訓(xùn)練過程中更快地收斂，同時避免陷入局部最優(yōu)解。例如，采用動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略，在訓(xùn)練初期設(shè)置較大的學(xué)習(xí)率，加快模型的收斂速度；隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，逐漸減小學(xué)習(xí)率，使模型能夠更加精細(xì)地調(diào)整參數(shù)，提高模型的精度。優(yōu)化批量大小，平衡內(nèi)存使用和訓(xùn)練效率，確保模型在有限的計(jì)算資源下能夠充分利用數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。通過多次試驗(yàn)，確定了合適的批量大小，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠穩(wěn)定地收斂，同時提高訓(xùn)練效率。調(diào)整正則化參數(shù)，防止模型過擬合，提高模型的泛化能力。采用L2正則化方法，對模型的權(quán)重進(jìn)行約束，避免模型在訓(xùn)練過程中過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而提高模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。在模型優(yōu)化過程中，還采用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提升模型的泛化能力。對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作，以一定的角度間隔（如15°、30°、45°等）對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，模擬不同觀測角度下的低面亮度星系圖像。進(jìn)行縮放操作，按照不同的縮放比例（如0.8、0.9、1.1、1.2等）對圖像進(jìn)行縮放，增加圖像中星系的大小變化。進(jìn)行翻轉(zhuǎn)操作，包括水平翻轉(zhuǎn)和垂直翻轉(zhuǎn)，豐富圖像的變化形式。添加噪聲，如高斯噪聲、泊松噪聲等，模擬實(shí)際觀測中可能出現(xiàn)的噪聲干擾。通過這些數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，使模型能夠?qū)W習(xí)到低面亮度星系在不同條件下的特征，提高模型對各種觀測數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。例如，在旋轉(zhuǎn)操作中，模型可以學(xué)習(xí)到低面亮度星系在不同角度下的形態(tài)特征；在縮放操作中，模型可以適應(yīng)不同距離下觀測到的星系大小變化；在添加噪聲操作中，模型可以增強(qiáng)對噪聲環(huán)境下低面亮度星系信號的識別能力。通過精心選擇FasterR-CNN作為基礎(chǔ)模型，并對其進(jìn)行優(yōu)化，包括引入注意力機(jī)制、調(diào)整模型參數(shù)和采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)等，有效地提高了模型對低面亮度星系的識別能力，為低面亮度星系的自動搜尋提供了更加可靠和高效的方法。5.4模型訓(xùn)練與評估在完成基于深度學(xué)習(xí)的低面亮度星系自動搜尋模型的構(gòu)建與優(yōu)化后，模型訓(xùn)練與評估成為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托阅芎陀行缘年P(guān)鍵環(huán)節(jié)。模型訓(xùn)練過程旨在通過大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，使模型能夠準(zhǔn)確地識別低面亮度星系的特征，而模型評估則通過一系列指標(biāo)和方法，客觀地衡量模型在實(shí)際應(yīng)用中的表