Repeating vs. Non-Repeating FRBs: A Deep Learning Approach To Morphological Characterization

📄 arXiv: 2509.06208v1 📥 PDF

作者: Bikash Kharel, Emmanuel Fonseca, Charanjot Brar, Afrokk Khan, Lluis Mas-Ribas, Swarali Shivraj Patil, Paul Scholz, Seth Robert Siegel, David C. Stenning

分类: astro-ph.HE, cs.LG

发布日期: 2025-09-07

备注: 26 pages, 17 figures, submitted to ApJ

💡 一句话要点

利用深度学习对快速射电暴形态进行分类，区分重复和非重复FRB

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 快速射电暴 深度学习 迁移学习 形态分类 ConvNext 动态频谱 天文学

📋 核心要点

  1. 现有FRB分类方法依赖人工特征工程，难以捕捉复杂形态特征，且泛化性受限。
  2. 利用预训练ConvNext进行迁移学习，提取FRB动态频谱的形态特征，实现自动分类。
  3. 实验表明，该方法在FRB分类上取得了高精度，并显著降低了训练时间和计算资源消耗。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于深度学习的方法，仅根据形态学对快速射电暴（FRB）进行分类，形态学信息编码在CHIME/FRB Catalog 2记录的动态频谱中。我们采用预训练的ConvNext架构进行迁移学习，利用其强大的特征提取能力。ConvNext被调整用于将FRB的去弥散动态频谱（视为图像）根据其各种时间和频谱特性以及子脉冲结构之间的关系，分类为重复源和非重复源。此外，我们还使用总强度数据的数学模型表示来解释深度学习模型。通过在FRB频谱图上微调预训练的ConvNext，我们能够获得高分类指标，同时与从头开始训练具有随机权重和偏差且没有任何特征提取能力的深度学习模型相比，大大减少了训练时间和计算能力。重要的是，我们的结果表明，CHIME重复和非重复事件之间的形态差异在Catalog 2中仍然存在，并且深度学习模型利用这些差异进行分类。微调后的深度学习模型可用于推理，这使我们能够预测FRB的形态是否类似于重复源或非重复源。当在不久的将来存在更大的数据集上进行训练时，这种推断可能会变得越来越重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决快速射电暴（FRB）的分类问题，特别是区分重复FRB和非重复FRB。现有的FRB分类方法通常依赖于人工设计的特征，这些特征可能无法充分捕捉FRB动态频谱中复杂的形态信息，并且泛化能力有限。此外，从头开始训练深度学习模型需要大量的计算资源和时间。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习模型自动学习FRB动态频谱中的形态特征，并基于这些特征进行分类。具体而言，论文采用迁移学习的方法，利用预训练的ConvNext模型，该模型已经在ImageNet等大型图像数据集上进行了训练，具有强大的特征提取能力。通过在FRB数据集上微调ConvNext模型，可以有效地将FRB分为重复源和非重复源。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 数据预处理：将FRB的动态频谱转换为图像格式。2) 模型构建：采用预训练的ConvNext模型作为特征提取器。3) 模型微调：在FRB数据集上微调ConvNext模型，使其适应FRB分类任务。4) 模型评估：使用测试集评估模型的分类性能。此外，论文还使用了总强度数据的数学模型表示来解释深度学习模型。

关键创新：论文的关键创新在于将迁移学习应用于FRB分类任务，利用预训练的ConvNext模型提取FRB动态频谱的形态特征。与从头开始训练深度学习模型相比，迁移学习可以显著减少训练时间和计算资源消耗，并且可以获得更高的分类精度。此外，论文还使用了总强度数据的数学模型表示来解释深度学习模型，这有助于理解模型的决策过程。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择ConvNext作为特征提取器，ConvNext是一种基于Transformer的卷积神经网络，具有强大的特征提取能力。2) 使用迁移学习的方法，在FRB数据集上微调预训练的ConvNext模型。3) 使用交叉熵损失函数作为分类损失函数。4) 使用Adam优化器进行模型训练。5) 对FRB动态频谱进行归一化处理，以提高模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

通过在FRB频谱图上微调预训练的ConvNext，该方法能够获得高分类指标，同时与从头开始训练深度学习模型相比，大大减少了训练时间和计算能力。实验结果表明，CHIME重复和非重复事件之间的形态差异在Catalog 2中仍然存在，并且深度学习模型利用这些差异进行分类。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大规模FRB数据的自动分类和分析，有助于发现新的FRB源，研究FRB的物理机制，并探索宇宙的奥秘。通过对FRB进行分类，可以更好地理解不同类型FRB的起源和演化，为宇宙学研究提供新的线索。

📄 摘要（原文）

We present a deep learning approach to classify fast radio bursts (FRBs) based purely on morphology as encoded on recorded dynamic spectrum from CHIME/FRB Catalog 2. We implemented transfer learning with a pretrained ConvNext architecture, exploiting its powerful feature extraction ability. ConvNext was adapted to classify dedispersed dynamic spectra (which we treat as images) of the FRBs into one of the two sub-classes, i.e., repeater and non-repeater, based on their various temporal and spectral properties and relation between the sub-pulse structures. Additionally, we also used mathematical model representation of the total intensity data to interpret the deep learning model. Upon fine-tuning the pretrained ConvNext on the FRB spectrograms, we were able to achieve high classification metrics while substantially reducing training time and computing power as compared to training a deep learning model from scratch with random weights and biases without any feature extraction ability. Importantly, our results suggest that the morphological differences between CHIME repeating and non-repeating events persist in Catalog 2 and the deep learning model leveraged these differences for classification. The fine-tuned deep learning model can be used for inference, which enables us to predict whether an FRB's morphology resembles that of repeaters or non-repeaters. Such inferences may become increasingly significant when trained on larger data sets that will exist in the near future.