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Simultaneous energy and mass calibration of large-radius jets with the ATLAS detector using a deep neural network

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2023

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Report No.: CERN-EP-2023-250; arXiv:2311.08885

Abstract: The energy and mass measurements of jets are crucial tasks for the Large Hadron Collider experiments. This paper presents a new calibration method to simultaneously calibrate these quantities for large-radius jets measured with the ATLAS detector using a deep neural network (DNN). To address the specificities of the calibration problem, special loss functions and training procedures are employed, and a complex network architecture, which includes feature annotation and residual connection layers, is used. The DNN-based calibration is compared to the standard numerical approach in an extensive series of tests. The DNN approach is found to perform significantly better in almost all of the tests and over most of the relevant kinematic phase space. In particular, it consistently improves the energy and mass resolutions, with a 30% better energy resolution obtained for transverse momenta $p_{\text{T}}>500$ GeV.

Keyword(s): mass, calibration ; kinematics, phase space ; ATLAS ; neural network ; energy resolution ; network ; mass resolution ; transverse momentum ; CERN LHC Coll ; GeV


Note: 47 pages in total, author list starting page 32, 14 figures, 3 tables, submitted to MLST. All figures including auxiliary figures are available at https://atlas.web.cern.ch/Atlas/GROUPS/PHYSICS/PAPERS/JETM-2023-02/

Contributing Institute(s):
  1. LHC/ATLAS Experiment (ATLAS)
Research Program(s):
  1. 611 - Fundamental Particles and Forces (POF4-611) (POF4-611)
Experiment(s):
  1. LHC: ATLAS

Appears in the scientific report 2023
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Simultaneous energy and mass calibration of large-radius jets with the ATLAS detector using a deep neural network
Machine learning: science and technology 5(3), 035051 () [10.1088/2632-2153/ad611e]  GO OpenAccess  Download fulltext Files  Download fulltextFulltext by arXiv.org BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS


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