arXiv cs.AI· Saurabh Rai, Sanmay Ganguly·· 13 小时前AI 评分18
模型拼接诊断揭示 Lund 平面喷注标记器的表征缺口
What the Primary Lund Plane Omits: A Model-Stitching Diagnosis of a Jet-Tagger Representation Gap
AI 导读
研究用模型拼接把不完整的 primary Lund 平面分支接入 ParT 下游，其背景排除能力远低于 ParT，说明差距来自表征而非下游计算。该缺口在 AUC 上看不出（偏差在 1% 内），只出现在低信号效率下的背景排除中，并定位于 0.6% 的背景喷注。
正文 · AI 翻译
摘要：Lund 平面与粒子变换器（ParT）喷注标记器的性能差异，可能源于一种表示本身较弱，也可能源于较弱的下游计算读取了足够的表示。单独的性能无法区分这两种情况。模型拼接可以做到：它通过一个训练好的线性映射，将一个网络冻结的浅层与另一个网络冻结的深层连接起来。作为阳性对照，我们使用一种不完整的 Lund 表示，即主去聚类分支，其缺陷是独立已知的。将其拼接进 ParT 的下游后，它达到的背景排除能力至少与其自身下游所恢复的一样多，却远低于 ParT 的背景排除能力：缺陷是表示性的，而非计算性的。在分裂三元组上的超图读取器表现并不更好，排除了高阶关联作为原因的可能。这一差距在 AUC 中不可见，AUC 与其目标值的偏差保持在 1\% 以内，而只出现在低信号效率下的背景排除中。它定位于 0.6\% 的背景喷注，位于顶夸克质量处及以上，这些喷注的组成粒子更多，但主分裂比典型背景更少。在完整的 Cambridge/Aachen 去聚类树上重建该表示，如预测那样修复了缺陷：单独排除能力上升，弥合了 72\% 的差距。在推理时遮蔽节点表明，修复后的网络仍几乎完全依赖主分支；次级分裂使该表示变得可学习，而不是提供它所读取的信息。沿主分支，最宽角度的分裂，接近顶夸克和 $W$ 的开角，其价值几乎是随机分裂的两倍。对于夸克/胶子标记，主分支的缺陷要小得多，保留了 ParT 排除能力的 77.6\%（顶夸克为 46.9\%），而完整树仅弥合了 33\% 的差距（顶夸克为 72\%）。
| 评论： | 21 页，16 幅图，13 张表 |
| 主题： | 高能物理 - 唯象学（hep-ph）；人工智能（cs.AI）；高能物理 - 实验（hep-ex） |
| 引用为： | arXiv:2610.37137 [hep-ph] |
| （或 arXiv:2610.37137v1 [hep-ph] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.37137 arXiv 发布的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Saurabh Rai [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 27 日星期二 12:34:16 UTC（307 KB）
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