Domínguez Sánchez, H.; Huertas-Company, M.; Bernardi, M.; Kaviraj, S.; Fischer, J. L.; Abbott, T. M. C.; Abdalla, F. B.; Annis, J.; Avila, S.; Brooks, D.; Buckley-Geer, E.; Carnero Rosell, A.; Carrasco Kind, M.; Carretero, J.; Cunha, C. E.; D'Andrea, C. B.; da Costa, L. N.; Davis, C.; De Vicente, J.; Doel, P.; Evrard, A. E.; Fosalba, P.; Frieman, J.; García-Bellido, J.; Gaztanaga, E.; Gerdes, D. W.; Gruen, D.; Gruendl, R. A.; Gschwend, J.; Gutierrez, G.; Hartley, W. G.; Hollowood, D. L.; Honscheid, K.; Hoyle, B.; James, David J.; Kuehn, K.; Kuropatkin, N.; Lahav, O.; Maia, M. A. G.; March, M.; Melchior, P.; Menanteau, F.; Miquel, R.; Nord, B.; Plazas, A. A.; Sanchez, E.; Scarpine, V.; Schindler, R.; Schubnell, M.; Smith, M.; Smith, R. C.; Soares-Santos, M.; Sobreira, F.; Suchyta, E.; Swanson, M. E. C.; Tarle, G.; Thomas, D.; Walker, A. R.; Zuntz, J.
(2019)
Deep learning (DL) algorithms for morphological classification of galaxies have proven very successful, mimicking (or even improving) visual classifications. However, these algorithms rely on large training samples of ...