ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยเกี่ยวกับอัลกอริทึม Rejection ในการ Stacking
เวลา Stacking ควรใช้อัลกอริทึม Rejection แบบไหน? มีกฎง่าย ๆ ที่แชร์กันตามอินเทอร์เน็ตว่า “เลือกวิธี Rejection ตามจำนวนภาพ” และบทเรียนจำนวนไม่น้อยก็ลอกกันมาตรง ๆ แต่กฎชุดนี้จริง ๆ แล้วมีความเข้าใจผิดอยู่ไม่น้อย บทความนี้ขอพูดถึงมุมมองในเรื่องนี้
หลักเกณฑ์คร่าว ๆ ที่พบบ่อย
หลักเกณฑ์แบบ “rules of thumb” ที่แชร์กันตามอินเทอร์เน็ตมีคร่าว ๆ ดังนี้:
- หากมีภาพน้อยกว่า 15–20 ภาพ ให้ใช้ median integration และไม่ต้องทำ sigma clipping
- หากมีภาพมากกว่า 15–20 ภาพแต่น้อยกว่า 40–50 ภาพ ให้ใช้ average integration ร่วมกับ outlier rejection ตั้งค่า kappa เป็น 2.5 ทำ 2 รอบ
- หากมีภาพมากกว่า 40–50 ภาพ ให้ใช้ average integration ร่วมกับ outlier rejection ตั้งค่า kappa เป็น 3 (หรือมากกว่านั้น) และทำเพียง 1 รอบ
มุมมองของเรา
องค์ความรู้แบบ “เลือกวิธี Rejection ตามจำนวนภาพ” นี้ ที่จริงล้าสมัยไปบ้างแล้ว ปัญหาอยู่ที่:
- การตรวจสอบคุณภาพภาพก่อนคือคำตอบที่แท้จริง หากควบคุมคุณภาพไม่ดี จะเลือกวิธี Rejection แบบไหนก็ไม่มีประโยชน์
- อัลกอริทึม Rejection แต่ละแบบมีข้อดีข้อเสียของตัวเอง การตัดสินใจโดยอาศัยเพียงจำนวนภาพจึงไม่แม่นยำ
- หากเลือกวิธี Rejection ตามจำนวนภาพ แล้วในกรณีที่มีภาพน้อยมากจะทำอย่างไร? กรอบแนวคิดนี้เองก็ไม่สามารถครอบคลุมทุกสถานการณ์ได้
ข้อเสริมบางประการ
- กฎชุดข้างต้น เรา “ไม่แนะนำ” ให้รับมาทั้งหมด (แหล่งที่มาเดิมเป็นข้อความในฟอรัม APP) เพราะการตั้งค่าพารามิเตอร์หลายจุดในนั้นที่จริงมีปัญหาอยู่
- Reject kappa แบ่งเป็น high กับ low หากไม่มีความจำเป็นพิเศษ เราจะไม่ตั้งค่าทั้งสองให้เท่ากัน
- เราเองไม่เคยใช้ median integration เพราะเราตรวจสอบคุณภาพของภาพไว้ล่วงหน้าทุกครั้งแล้ว
สรุปแล้ว แทนที่จะไปกังวลกับเรื่อง “กี่ภาพควรใช้วิธี Rejection แบบไหน” ควรควบคุมคุณภาพภาพให้ดีก่อน และเข้าใจลักษณะเฉพาะกับสถานการณ์ที่เหมาะสมของแต่ละวิธี Rejection จากนั้นจึงปรับตามข้อมูลจริง