使用图像分类的端到端分析
摘要：高能物理实验数据的端到端分析在近年来应用了机器学习和深度学习技术。这些分析使用深度学习算法直接从低级探测器信息到高级分类交互的数量。这些分析中使用最广泛的算法类别是卷积神经网络，这些网络操作以图像格式呈现的实验数据。端到端分析跳过传统工作流程中包括对交互产生的粒子进行重建的阶段，因此不受事件重建过程中的效率损失和不准确性来源的限制。在许多情况下，与之前的最先进方法相比，深度学习的端到端分析已经显示出显著提高的性能。
作者：Adam Aurisano and Leigh H. Whitehead
论文ID：2208.03285
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2022-08-08