Machine learning offers an exciting opportunity to improve the calibration of nearly all reconstructed objects in high-energy physics detectors. However, machine learning approaches often depend on the spectra of examples used during training, an issue known as prior dependence. This is an undesirable property of a calibration, which needs to be applicable in a variety of environments. The purpose of this paper is to explicitly highlight the prior dependence of some machine learning-based calibration strategies. We demonstrate how some recent proposals for both simulation-based and data-based calibrations inherit properties of the sample used for training, which can result in biases for downstream analyses. In the case of simulation-based calibration, we argue that our recently proposed Gaussian Ansatz approach can avoid some of the pitfalls of prior dependence, whereas prior-independent data-based calibration remains an open problem.


翻译:机器学习为改进在高能物理探测器中几乎所有重造物体的校准提供了一个令人振奋的机会,然而,机器学习方法往往取决于培训期间使用的例子的光谱,即以前依赖的问题。这是一个校准的不可取的特性,需要适用于各种环境。本文的目的是明确强调某些基于机器的校准战略的先前依赖性。我们展示了最近一些关于模拟和基于数据的校准的建议如何继承了用于培训的样本的特性,这可能导致下游分析的偏向。在模拟校准方面,我们认为我们最近提出的Gaussian Ansatz方法可以避免以前依赖性的一些陷阱,而以前依赖数据的校准仍是一个尚未解决的问题。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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