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1.7 KiB
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# 默认配置：MZM MLP 多输出回归基线
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# 将数据 txt 放到 data/ 下并修改 data_path，或保持路径指向你的文件
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data_path: data/dataset.txt
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split_ratios: [0.7, 0.15, 0.15] # train, val, test；可改为 [0.8, 0.1, 0.1]
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random_seed: 42
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remove_duplicate_rows: true
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# 异常值处理策略：none | iqr | zscore | quantile_clip
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# 默认仅报告极端值，不删除；物理上不可信的 V_pi 由下方区间门控剔除
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outlier_strategy: none
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# 启用非 none 策略时，在训练子集上拟合阈值；iqr/zscore 仅删训练集离群行；quantile_clip 按训练分位数 winsorize
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outlier_apply_to: targets # targets | all
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outlier_config:
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iqr_k: 1.5
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zscore_threshold: 4.0
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quantile_lower: 0.001
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quantile_upper: 0.999
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# 以 txt 第 11 列（列名 V_pi）为物理门控：仅保留闭区间 [v_pi_min, v_pi_max] 内样本
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filter_v_pi_range: true
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v_pi_min: 0.0
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v_pi_max: 500.0
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# 在区间过滤之后，是否再剔除 V_pi<=0；若需保留 V_pi=0（仍在 [0,500] 内），请设为 false
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remove_nonpositive_vpi: false
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model:
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input_dim: 8
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hidden_dims: [200, 300, 350, 300, 200]
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output_dim: 3
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batchnorm: false
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dropout: 0.0
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residual: false
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optimizer:
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name: adamw
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lr: 0.001
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weight_decay: 0.0001
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scheduler:
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type: cosine # cosine | plateau
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plateau_factor: 0.5
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plateau_patience: 10
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plateau_min_lr: 1.0e-6
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training:
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batch_size: 128
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epochs: 300
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early_stopping_patience: 30
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num_workers: 0
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loss:
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type: huber # huber | weighted_mse
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huber_delta: 1.0
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target_weights: [1.0, 1.0, 1.0]
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# 总输出目录；每次训练会在其下创建 run_时间戳/
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output_dir: results
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# 评估/推理时若未指定 run_dir，可填最近一次 run 的路径（可选）
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last_run_dir: null
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