Datasets:

arushram
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fnbm-current-simulation-identifiability-baseline-v1

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fnbm-current-simulation-identifiability-baseline-v1

Full 100-epoch baseline run (all-zero antiabsorption penalties) training directly on the 20260706_simulation dataset. Per-sample model contributions (pred, z1_f{k}, z2_f{i}f{j}, model_z_abs*) at the final epoch (99) via forward_interpret on the valid split. Order-2 activates at epoch 25. Notable transition: sim_mean_model_z_abs_ratio drops 0.818->0.145 exactly at epoch 25 (order-2 activation), then climbs back to ~0.82 by epoch 99. Baseline for the antiabsorption sweep to be run next on this dataset.

Dataset Info

Rows: 10000
Columns: 277

Columns

Column	Type	Description
pred	Value('float32')	Model prediction (forward_interpret output) for this sequence
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z2_f14_f12	Value('float32')	No description provided
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z2_f15_f0	Value('float32')	No description provided
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z2_f15_f15	Value('float32')	No description provided
model_z_abs_1	Value('float32')	Sum of
model_z_abs_2	Value('float32')	Sum of
model_z_abs_ratio	Value('float32')	model_z_abs_2 / (model_z_abs_1 + model_z_abs_2) -- model's per-sample interaction fraction, compared against ground truth z_abs_ratio to diagnose first-order absorption into the interaction pathway

Generation Parameters

{
  "script_name": "train.py",
  "model": "FactorizedNBM (variants/fnbm_20260620.py)",
  "description": "Full 100-epoch baseline run (all-zero antiabsorption penalties) training directly on the 20260706_simulation dataset. Per-sample model contributions (pred, z1_f{k}, z2_f{i}_f{j}, model_z_abs_*) at the final epoch (99) via forward_interpret on the valid split. Order-2 activates at epoch 25. Notable transition: sim_mean_model_z_abs_ratio drops 0.818->0.145 exactly at epoch 25 (order-2 activation), then climbs back to ~0.82 by epoch 99. Baseline for the antiabsorption sweep to be run next on this dataset.",
  "hyperparameters": {
    "num_epochs": 100,
    "order_start_epoch": {
      "1": 0,
      "2": 25
    },
    "sequence_kernels": [
      [
        16,
        15
      ]
    ],
    "batch_size": 128,
    "init_lr": 0.001
  },
  "input_datasets": [
    "arushram-internal:/scratch/.../datasets/20260706_simulation (not yet on HF)"
  ],
  "experiment_name": "fnbm-current",
  "job_id": "torch:12723941",
  "cluster": "torch",
  "artifact_status": "final",
  "canary": false
}

Usage

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("arushram/fnbm-current-simulation-identifiability-baseline-v1", split="train")
print(f"Loaded {len(dataset)} rows")

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