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# ATI–HO 训练与评估
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ATI–HO 是当前 Q3 方案。模型定义位于 `final/model/ati_ho.py` 和 `final/model/ati_ho_config.py`。
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## 输入准备
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设置 `FINAL_DATA_DIR` 指向官方数据根目录。完整训练和评估需要附件 2 的 `unaligned_50.pkl`、附件 4 的未对齐特征文件和训练集 robust scaler：
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`final/experiments/q2/unaligned_deep_two_b128/unaligned_50_robust_stats.npz`
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评估时附件 4 视频文件仅用于来源核验，不是模型输入。模型只读取特征文件。所有未对齐输入由统一 adapter 投影到 50 个 Relative-Progress 槽，不能解释为物理时间同步。
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## 训练命令
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从仓库根目录执行：
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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.train --phase all --device auto
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```
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`--phase stage1` 运行 seed 42 的 A0/A1/A2/A3 和 D0 结构审计；`--phase stage2` 使用 Stage I 写出的 provisional candidate 运行三 seed 基线和关键消融。默认最多 12 轮，固定验证情景任务损失早停。训练记录与检查点保存在 `final/experiments/q3/ati_ho/`。只有明确要覆盖检查点时才加 `--force`。
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## 评估命令
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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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评估会比较 ATI 消融、重算官方验证指标和按来源视频组 Bootstrap、审计解析/精确 Shapley、运行附件 4 局部 Owen 和删除/保留诊断，并生成 Q3 输出。最终 ATI 方案按三 seed、四个固定验证情景的平均任务损失选出。附件 4 标签不会读取或用于报告；附件 4 输出没有准确率。
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若完整评估已写完 CSV，但报告阶段中断，可运行：
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```bash
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python -m final.q3.ati_ho.evaluate --reports-only
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```
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若只需补算训练 seed 与 1% 输入扰动下的 attribution 稳定性：
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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 --stability-only
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```
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题目交付文件写入 `final/output/q3/ati_ho/`。完整结果表、审计和论文式记录位于 `final/experiments/q3/ati_ho/results/ati_ho/`。验证指标解释和结果边界见 `final/REPORTS.md`。
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