Estudio de arquitecturas convolucionales con propiedades de invarianza respecto a la rotación aplicado a la clasificación morfológica de galaxias - Panarello, Bernabé (2017)
La tarea de clasificación morfológica de galaxias es de vital importancia en el campo de la cosmología. La reciente explosión en la disponibilidad de imágenes proporcionadas por distintos programas como la Sloan Digital Survey ha incrementado el interés en métodos de clasificación automática. Las redes neuronales convolucionales (CNN) han probado ser una excelente base para la tarea de clasificación de imágenes. Si bien estas generan representaciones jerárquicas que son invariantes o equivariantes respecto a la traslación, lo mismo no ocurre para otras transformaciones como la rotación. Las clasificación de galaxias debe ser invariante respecto a la rotación, debido a que las imágenes a clasificar no se presentan en una orientación específica. En este trabajo se implementan y evalúan arquitecturas CNN modificadas que por su diseño prometen ciertas propiedades de invarianza y/o equivarianza respecto a la rotación. Luego se evalúa su desempeño en dos tareas de clasificación y se reportan los resultados obtenidos.