通过图像差异发现新瞬态的能力而无需直接人类干预是观察天文学的重要任务。对于此类图像分类问题，机器学习技术（例如卷积神经网络（CNN））表现出了显着的成功。在这项工作中，我们介绍了来自Dark Energy Survey Supernova计划（DES-SN）的CNN上的图像上自动瞬态识别的结果，其主要重点是使用IA型超新星用于宇宙学。通过对CNN进行架构搜索，我们可以从工件（图像缺陷，错误分配等）中确定有效选择非艺术的网络（例如，超新星，可变星，AGN等），可实现先前工作的效率在随机的森林中，无需花费任何特征识别的努力。 CNN还可以帮助我们确定一个标记错误的图像的子集。在此子集中对图像进行重新标记，与CNN的结果分类明显优于以前的结果。
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培训低级的深层神经网络，即使用分解层，特别是社区感兴趣的：它在记忆消耗和训练时间方面提供了对未分离培训的效率。先前的工作集中在预训练的网络的低级近似值和低级空间中的培训中，并提供了其他目标，为所选实践提供了各种临时解释。我们分析了在实践中运作良好的技术，并通过对诸如GPT2之类的模型进行广泛的消融，我们提供了证据表明该领域的共同信念，这暗示着令人兴奋的研究机会仍然需要回答。
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