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@article{Hayrapetyan:2025:12/p12032,
author = {Hayrapetyan, A and Makarenko, V and Tumasyan, A and Adam, W and Andrejkovic, JW and Benato, L and Bergauer, T and Dragicevic, M and Giordano, C and Hussain, PS and Jeitler, M and Krammer, N and Li, A and Liko, D and Matthewman, M and Mikulec, I and Schieck, J and Schöfbeck, R and Schwarz, D and Shooshtari, M and Sonawane, M and Waltenberger, W and Wulz, C-E and Janssen, T and Kwon, H and Ocampo, Henao D and Van, Laer T and Van, Mechelen P and Bierkens, J and Breugelmans, N and D'Hondt, J and Dansana, S and De, Moor A and Delcourt, M and Heyen, F and Hong, Y and Kashko, P and Lowette, S and Makarenko, I and Müller, D and Song, J and Tavernier, S and Tytgat, M and Van, Onsem GP and Van, Putte S and Vannerom, D and Bilin, B and Clerbaux, B and Das, AK and De, Bruyn I and De, Lentdecker G and Evard, H and Favart, L and Gianneios, P and Khalilzadeh, A and Khan, FA and Malara, A and Shahzad, MA and Thomas, L and Vanden, Bemden M and Vander, Velde C and Vanlaer, P and Zhang, F and De, Coen M },
doi = {12/p12032},
journal = {Journal of Instrumentation},
pages = {P12032--P12032},
title = {Identification of tau leptons using a convolutional neural network with domain adaptation},
url = {http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/20/12/p12032},
volume = {20},
year = {2025}
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RIS format (EndNote, RefMan)
TY - JOUR
AB - <jats:title>Abstract</jats:title> <jats:p> A tau lepton identification algorithm, <jats:sc>DeepTau</jats:sc> , based on convolutional neural network techniques, has been developed in the CMS experiment to discriminate reconstructed hadronic decays of tau leptons (τ <jats:sub>h</jats:sub> ) from quark or gluon jets and electrons and muons that are misreconstructed as τ <jats:sub>h</jats:sub> 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 <jats:sub>h</jats:sub> 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 <jats:sub>h</jats:sub> candidates for given reconstruction and identification efficiencies. This paper presents the novel improvements introduced in the <jats:sc>DeepTau</jats:sc> algorithm and evaluates its performance in LHC proton-proton collision data at √( <jats:italic>s</jats:italic> ) = 13 and 13.6 TeV collected in 2018 and 2022 with integrated luminosities of 60 and 35 fb <jats:sup>-1</jats:sup> , respectively. Techniques to calibrate the performance of the τ <jats:sub>h</jats:sub> identification algorithm in simulation with respect
AU - Hayrapetyan,A
AU - Makarenko,V
AU - Tumasyan,A
AU - Adam,W
AU - Andrejkovic,JW
AU - Benato,L
AU - Bergauer,T
AU - Dragicevic,M
AU - Giordano,C
AU - Hussain,PS
AU - Jeitler,M
AU - Krammer,N
AU - Li,A
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AU - Matthewman,M
AU - Mikulec,I
AU - Schieck,J
AU - Schöfbeck,R
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AU - Shooshtari,M
AU - Sonawane,M
AU - Waltenberger,W
AU - Wulz,C-E
AU - Janssen,T
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AU - Kapoor,A
AU - Lia
DO - 12/p12032
EP - 12032
PY - 2025///
SP - 12032
TI - Identification of tau leptons using a convolutional neural network with domain adaptation
T2 - Journal of Instrumentation
UR - http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/20/12/p12032
UR - https://doi.org/10.1088/1748-0221/20/12/p12032
VL - 20
ER -