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liaozhaorun	1fa4ff9544	feat(training): TabM 排序模型架构优化与 Rank-Gauss 标签工程 - TabMSetRank: 将 TabM 输出改为隐藏层特征，经 SetRankHead 交互后通过 final_mlp 输出 Ensemble 排序分 - SetRankHead 引入可学习残差缩放因子（Zero-init）与 Pre-Norm 结构，提升训练稳定性 - TabMRankTask 新增 Rank-Gauss 连续标签变换，支持标准分位数/指数增益/Rank-Gauss 三种标签模式 - 修复 NDCG 评估在负值标签下的计算问题 - 调整实验脚本超参数（dropout、hidden dim、weight decay）及排除因子列表 - 迁移废弃的 torch.cuda.amp 到 torch.amp，并将数据预加载至 GPU 减少循环拷贝	2026-04-05 19:01:08 +08:00
liaozhaorun	a66d5e9db3	feat(training): 新增 TabM 排序学习模型支持并优化训练流程 - 新增 TabMRankModel、TabMRankTask 及配套损失函数与配置 - 将 DataQualityAnalyzer 从 experiment 迁移至 training 模块 - 调整数据处理器移除过度的 NaN/null 硬填充逻辑 - 优化 RankTask 评估指标使用分位数标签替代原始收益率 - 更新实验脚本处理器顺序与模型超参数配置	2026-04-04 22:39:58 +08:00

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liaozhaorun

1fa4ff9544

feat(training): TabM 排序模型架构优化与 Rank-Gauss 标签工程

- TabMSetRank: 将 TabM 输出改为隐藏层特征，经 SetRankHead 交互后通过 final_mlp 输出 Ensemble 排序分
- SetRankHead 引入可学习残差缩放因子（Zero-init）与 Pre-Norm 结构，提升训练稳定性
- TabMRankTask 新增 Rank-Gauss 连续标签变换，支持标准分位数/指数增益/Rank-Gauss 三种标签模式
- 修复 NDCG 评估在负值标签下的计算问题
- 调整实验脚本超参数（dropout、hidden dim、weight decay）及排除因子列表
- 迁移废弃的 torch.cuda.amp 到 torch.amp，并将数据预加载至 GPU 减少循环拷贝

2026-04-05 19:01:08 +08:00

liaozhaorun

a66d5e9db3

feat(training): 新增 TabM 排序学习模型支持并优化训练流程

- 新增 TabMRankModel、TabMRankTask 及配套损失函数与配置
- 将 DataQualityAnalyzer 从 experiment 迁移至 training 模块
- 调整数据处理器移除过度的 NaN/null 硬填充逻辑
- 优化 RankTask 评估指标使用分位数标签替代原始收益率
- 更新实验脚本处理器顺序与模型超参数配置

2026-04-04 22:39:58 +08:00

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