/compare
步骤
1. 读取实验目录
对每个目录:
- •读
config.yaml— 获取完整配置 - •读
history.json— 获取训练历史 - •检查
best.pt存在性
2. Config 差异分析
- •列出所有 config 参数的差异
- •高亮关键差异 (学习率, 模型大小, 数据范围等)
- •共同参数跳过
3. 指标对比
生成对比表:
markdown
| Metric | Run 1 | Run 2 | Delta | |--------|-------|-------|-------| | Best Val Loss | 0.xxx | 0.xxx | -x.x% | | IC Mean | 0.xxx | 0.xxx | +x.x% | | IR | x.xx | x.xx | +x.x% | | Best Epoch | N | N | | | Total Epochs | N | N | |
4. 趋势分析
- •Loss 收敛速度对比
- •IC 稳定性对比 (std)
- •过拟合信号 (train-val gap)
5. 结论
- •哪个实验更好, 在哪些维度
- •差异是否显著
- •建议下一步 (接受/拒绝假设, 继续探索)
6. 保存报告
保存到 quality_reports/reviews/compare_YYYY-MM-DD_[name].md
示例
code
/compare outputs/delta_learn/run_20250210 outputs/delta_learn/run_20250211 /compare delta_alpha/outputs/baseline delta_alpha/outputs/ablation_no_attention