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# Q3：ATI–HO 锚定交互与分层 Owen 归因
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当前 Q3 方案采用 ATI–HO。训练和评估入口位于 `q3/ati_ho/`，模型定义集中在 `model/ati_ho.py` 与 `model/ati_ho_config.py`。附件 4 只用于最终推理和解释，不参与训练、选型或性能指标计算。
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## 数据与输入
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将题目附件放在 `final/data/`，或设置 `FINAL_DATA_DIR` 指向包含官方附件目录的根路径。运行需要附件 2 的 `unaligned_50.pkl`、附件 4 的未对齐特征和视频，以及 Q2 训练集拟合的 scaler：`experiments/q2/unaligned_deep_two_b128/unaligned_50_robust_stats.npz`。
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训练、验证、测试按官方来源视频组隔离。所有模态经统一 Q1 adapter 投影到 50 个 Relative-Progress 槽；这统一的是序列内部进度，不代表物理时间同步。Scaler 仅使用训练集统计量。
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## 训练
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从项目根目录执行。首次完整训练依次完成 Stage I 和 Stage II：
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```bash
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export FINAL_DATA_DIR="/path/to/E题数据"
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python -m final.q3.ati_ho.train --phase all --device auto
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```
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Stage I 使用 seed 42 训练 A0/A1/A2/A3 与未锚定诊断 D0，执行结构和 8 联盟 Shapley 审计并确定 provisional candidate。Stage II 使用 seeds 42、3407、2026 训练 EarlyConcat + BiGRU、MoFE-7 + MLP Router、初选 ATI 方案和两项关键消融。若需分阶段运行，可用 `--phase stage1` 或 `--phase stage2`；Stage II 需要 Stage I 的选择记录。默认最多 12 个 epoch，按锁定验证情景损失早停。已存在的检查点会复用；需要重训时显式加 `--force`。
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训练输出写入 `experiments/q3/ati_ho/`，含检查点、训练历史、逐情景验证指标、阶段状态、scaler 和 adapter 元数据。附件 4 不会在训练程序中加载。
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## 评估与附件 4 输出
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完成两阶段训练后运行：
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```bash
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export FINAL_DATA_DIR="/path/to/E题数据"
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python -m final.q3.ati_ho.evaluate --device auto
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```
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评估按 A0/A1/A2 三 seed 固定四场景验证损失的均值确定最终 ATI 方案，随后生成配对来源视频组 Bootstrap、最终模型结构审计、全验证集解析/精确 Shapley 审计、Owen 稳定性和删除/保留诊断，以及模型成本表和结果图。评估不基于附件 4 标签计算指标。
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题目输出放在 `output/q3/ati_ho/`：
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- `attachment4_predictions.csv`：20 个样本的类别、情感强度、类别概率和各模态可见槽数量。
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- `attachment4_explanations.csv`：五个参数的主效应、pairwise 参数项、解析与精确分类 Shapley，以及精确强度 Shapley。
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- `attachment4_local_evidence.csv`：每个样本按模态和 10 个相对进度片段排列的 Owen logit-margin 贡献与标准误。
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- `attachment4_prediction_manifest.json`：adapter/scaler、类别顺序、输入与检查点 SHA-256、行数和无标签推理声明。
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- `README.md`：上述交付件说明与坐标限制。
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完整实验产物在 `experiments/q3/ati_ho/results/ati_ho/`，包括 `ATI_HO_RESULTS.md`、论文式报告、验收摘要、CSV 审计表、图和运行清单。验证集逐样本结果及训练权重也保存在 `experiments/q3/ati_ho/`。实验归因文件可供复核，不属于精简的题目输出目录。
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## 模型定义与解释边界
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模型输出由 3 个居中的类别 logit、负向强度参数和正向强度参数组成。ATI 主效应以空输入前向作零锚定；候选 pairwise 分支只读取对应的两种模态并对缺失模态基线作锚定。A0 是只有主效应的基线，A1 增加秩 4 的 pairwise 分支，A2 再加入一层 4 头交叉注意力，A3 增加可见性掩码去噪辅助目标；D0 是未锚定诊断。未加入三阶项。
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分类解释固定完整输入的预测类别与次高类别，以 logit margin 为目标；解析 Shapley 与完整枚举 8 个模态联盟的结果比较。情感强度经过类别选择和 sigmoid 解码，是非线性输出，因此单独对 8 个联盟精确枚举强度 Shapley。局部 Owen 将三模态作外层组、每模态 10 个五槽片段作内层组，按 8、16、32、64 个随机排列检查稳定性。
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位置均为相对进度槽，不是秒数。遮挡测试描述模型对输入可见性的响应，不是人类解释准确率或情绪因果效应。附件 4 没有真实标签，所以只输出预测与模型解释，不声称其预测精度。
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## 早期 Q3 文件
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此前 MoFE 复用检查点的第一轮解释和 Router 可视化保存在 `experiments/q3/legacy_mofe_first_round/`，用于保留历史记录。当前 `output/q3/` 只放本题采用的 ATI–HO 交付文件。
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