ORACLE：实时层次深度学习光度分类器用于LSST

本文提出了ORACLE，这是首个用于实时及背景感知的瞬态和变量天文现象层次深度学习模型。该模型通过使用自定义的层次交叉熵损失函数在仅有一次光度观测的基础上，结合多种上下文信息，实现了高置信度的分类，且显著提高了对不同天文现象（如超新星、活动星系核等）的分类准确性，有望对天文学研究产生重要影响。