PandaX-III 实验中用于本底抑制的卷积神经网络优化
仪器与探测器
2023-12-27 v2 高能物理 - 实验
摘要
气体探测器记录的径迹为带电粒子鉴别提供了可能。为在 PandaX-III 实验中搜寻 136Xe 的无中微子双贝塔衰变事件，我们基于蒙特卡洛模拟数据优化了卷积神经网络，以提升信号-本底判别能力。选取 EfficientNet 作为基线模型，并通过调整超参数进行优化。特别地，通过优化顶层卷积层的通道数实现了最大判别能力。与之前工作相比，判别显著性提升了约 70%。
引用
@article{arxiv.2211.00237,
title = {Optimization of convolutional neural networks for background suppression in the PandaX-III experiment},
author = {Shangning Xia and Suizhi Huang and Kexin Xu and Tao Li and Xun Chen and Ke Han and Shaobo Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.00237},
year = {2023}
}
备注
15 pages, 13 figures