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Identification of tau leptons using a convolutional neural network with domain adaptation

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2025

[10.3204/PUBDB-2025-04921]  GO

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Report No.: CERN-EP-2025-233; CMS-TAU-24-001; arXiv:2511.05468

Abstract: A tau lepton identification algorithm, DeepTau, based on convolutional neural network techniques, has been developed in the CMS experiment to discriminate reconstructed hadronic decays of tau leptons ($τ_\mathrm{h}$) from quark or gluon jets and electrons and muons that are misreconstructed as $τ_\mathrm{h}$ candidates. The latest version of this algorithm, v2.5, includes domain adaptation by backpropagation, a technique that reduces discrepancies between collision data and simulation in the region with the highest purity of genuine $τ_\mathrm{h}$ candidates. Additionally, a refined training workflow improves classification performance with respect to the previous version of the algorithm, with a reduction of 30$-$50% in the probability for quark and gluon jets to be misidentified as $τ_\mathrm{h}$ candidates for given reconstruction and identification efficiencies. This paper presents the novel improvements introduced in the DeepTau algorithm and evaluates its performance in LHC proton-proton collision data at $\sqrt{s}$ = 13 and 13.6 TeV collected in 2018 and 2022 with integrated luminosities of 60 and 35 fb$^{-1}$, respectively. Techniques to calibrate the performance of the $τ_\mathrm{h}$ identification algorithm in simulation with respect to its measured performance in real data are presented, together with a subset of results among those measured for use in CMS physics analyses.


Note: Submitted to the Journal of Instrumentation. All figures and tables can be found at http://cms-results.web.cern.ch/cms-results/public-results/publications/TAU-24-001 (CMS Public Pages)
Contributing Institute(s):
  1. LHC/CMS Experiment (CMS)
Research Program(s):
  1. 611 - Fundamental Particles and Forces (POF4-611) (POF4-611)
  2. HIDSS-0002 - DASHH: Data Science in Hamburg - Helmholtz Graduate School for the Structure of Matter (2019_IVF-HIDSS-0002) (2019_IVF-HIDSS-0002)
  3. DFG project G:(GEPRIS)390833306 - EXC 2121: Quantum Universe (390833306) (390833306)
  4. GRK 2497 - GRK 2497: Physik der schwersten Teilchen am Large Hadron Collider (400140256) (400140256)
Experiment(s):
  1. LHC: CMS

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Journal of Instrumentation 20(12), P12032 () [10.1088/1748-0221/20/12/P12032]  GO OpenAccess  Download fulltext Files  Download fulltextFulltext Download fulltextFulltext by arXiv.org BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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