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feat(actpred): 多头 one-hot 分类输出——18 组独立 softmax 头替代连续回归
分箱(bins.py):舵机 1°/箱 ×10(180 箱,匹配 0.75° 微动作插值粒度)、
spk.F/spk.delay 对数 32 箱 ×2,共 1864 logits;保留位无头。软标签
(onehot_sigma=1.0 高斯扩散)缓解小样本数据稀疏;期望值解码恢复
连续分辨率(箱生活在原始空间,无反变换放大)。
训练损失为逐头加权 CE(列权重沿用),闭环反馈经解码→范围归一化
回写历史;predict 输出仍为 18 维原始量纲,pybot 契约零变化。
结构性消除尺度放大(每箱等距)与物理界问题(箱天然有界),
为 A-E 归一化实验失败后的正解路线。要求 normalize_mode 为范围类,
与 predict_delta 互斥。测试 +10(含 CLI 映射回归)。
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2026-08-15 00:17:58 +00:00 |
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