diff --git a/topology/logs/electra_cola_parallel.log b/topology/logs/electra_cola_parallel.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..314035a9127bda2318ef24a5044201f35fdcb4a8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/electra_cola_parallel.log
@@ -0,0 +1,9 @@
+/venv/main/lib/python3.12/site-packages/torchmetrics/utilities/imports.py:23: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81.
+  from pkg_resources import DistributionNotFound, get_distribution
+[2026-05-11 21:01:48,636][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 21:01:48,675][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+
extract-train:   0%|                                                                                                                                                                                                    | 0/855 [00:00<?, ?it/s]
extract-train:   0%|▏                                                                                                                                                                                         | 1/855 [00:27<6:31:36, 27.51s/it]
extract-train:   0%|▍                                                                                                                                                                                         | 2/855 [00:51<6:02:16, 25.48s/it]
extract-train:   0%|▋                                                                                                                                                                                         | 3/855 [01:14<5:46:34, 24.41s/it]
extract-train:   0%|▊                                                                                                                                                                                         | 4/855 [01:40<5:54:06, 24.97s/it]
extract-train:   1%|█                                                                                                                                                                                         | 5/855 [02:03<5:45:31, 24.39s/it]
extract-train:   1%|█▎                                                                                                                                                                                        | 6/855 [02:26<5:38:29, 23.92s/it]
extract-train:   1%|█▌                                                                                                                                                                                        | 7/855 [02:50<5:36:27, 23.81s/it]
extract-train:   1%|█▋                                                                                                                                                                                        | 8/855 [03:16<5:45:02, 24.44s/it]
extract-train:   1%|█▉                                                                                                                                                                                        | 9/855 [03:40<5:45:01, 24.47s/it]
extract-train:   1%|██▏                                                                                                                                                                                      | 10/855 [04:10<6:08:03, 26.13s/it]
extract-train:   1%|██▍                                                                                                                                                                                      | 11/855 [04:54<7:24:09, 31.58s/it]
extract-train:   1%|██▌                                                                                                                                                                                      | 12/855 [05:51<9:13:58, 39.43s/it]
extract-train:   2%|██▊                                                                                                                                                                                      | 13/855 [06:31<9:14:34, 39.52s/it]
extract-train:   2%|███                                                                                                                                                                                      | 14/855 [07:15<9:33:44, 40.93s/it]
extract-train:   2%|███▏                                                                                                                                                                                     | 15/855 [08:02<9:58:41, 42.76s/it]
extract-train:   2%|███▍                                                                                                                                                                                    | 16/855 [08:50<10:17:48, 44.18s/it]
extract-train:   2%|███▋                                                                                                                                                                                    | 17/855 [09:36<10:26:25, 44.85s/it]
extract-train:   2%|███▊                                                                                                                                                                                    | 18/855 [10:16<10:04:52, 43.36s/it]
extract-train:   2%|████                                                                                                                                                                                     | 19/855 [10:38<8:35:34, 37.00s/it]
extract-train:   2%|████▎                                                                                                                                                                                    | 20/855 [11:00<7:31:36, 32.45s/it]
extract-train:   2%|████▌                                                                                                                                                                                    | 21/855 [11:21<6:43:38, 29.04s/it]
extract-train:   3%|████▊                                                                                                                                                                                    | 22/855 [11:42<6:10:13, 26.67s/it]
extract-train:   3%|████▉                                                                                                                                                                                    | 23/855 [12:05<5:53:37, 25.50s/it]
extract-train:   3%|█████▏                                                                                                                                                                                   | 24/855 [12:27<5:37:43, 24.38s/it]
extract-train:   3%|█████▍                                                                                                                                                                                   | 25/855 [12:47<5:20:25, 23.16s/it]
extract-train:   3%|█████▋                                                                                                                                                                                   | 26/855 [13:08<5:11:24, 22.54s/it]
extract-train:   3%|█████▊                                                                                                                                                                                   | 27/855 [13:30<5:05:51, 22.16s/it]
extract-train:   3%|██████                                                                                                                                                                                   | 28/855 [13:51<5:02:18, 21.93s/it]
extract-train:   3%|██████▎                                                                                                                                                                                  | 29/855 [14:11<4:53:36, 21.33s/it]
extract-train:   4%|██████▍                                                                                                                                                                                  | 30/855 [14:33<4:54:05, 21.39s/it]
extract-train:   4%|██████▋                                                                                                                                                                                  | 31/855 [14:56<5:01:34, 21.96s/it]
extract-train:   4%|██████▉                                                                                                                                                                                  | 32/855 [15:17<4:59:36, 21.84s/it]
extract-train:   4%|███████▏                                                                                                                                                                                 | 33/855 [15:39<4:56:40, 21.66s/it]
extract-train:   4%|███████▎                                                                                                                                                                                 | 34/855 [15:59<4:53:05, 21.42s/it]
extract-train:   4%|███████▌                                                                                                                                                                                 | 35/855 [16:20<4:47:57, 21.07s/it]
extract-train:   4%|███████▊                                                                                                                                                                                 | 36/855 [16:40<4:46:03, 20.96s/it]
extract-train:   4%|████████                                                                                                                                                                                 | 37/855 [17:02<4:49:31, 21.24s/it]
extract-train:   4%|████████▏                                                                                                                                                                                | 38/855 [17:23<4:47:45, 21.13s/it]
extract-train:   5%|████████▍                                                                                                                                                                                | 39/855 [17:46<4:55:03, 21.70s/it]
extract-train:   5%|████████▋                                                                                                                                                                                | 40/855 [18:01<4:25:18, 19.53s/it]
extract-train:   5%|████████▊                                                                                                                                                                                | 41/855 [18:13<3:55:36, 17.37s/it]
extract-train:   5%|█████████                                                                                                                                                                                | 42/855 [18:26<3:35:49, 15.93s/it]
extract-train:   5%|█████████▎                                                                                                                                                                               | 43/855 [18:38<3:20:05, 14.79s/it]
extract-train:   5%|█████████▌                                                                                                                                                                               | 44/855 [18:50<3:09:44, 14.04s/it]
extract-train:   5%|█████████▋                                                                                                                                                                               | 45/855 [19:03<3:04:33, 13.67s/it]
extract-train:   5%|█████████▉                                                                                                                                                                               | 46/855 [19:15<2:59:57, 13.35s/it]
extract-train:   5%|██████████▏                                                                                                                                                                              | 47/855 [19:28<2:55:07, 13.00s/it]
extract-train:   6%|██████████▍                                                                                                                                                                              | 48/855 [19:40<2:51:56, 12.78s/it]
extract-train:   6%|██████████▌                                                                                                                                                                              | 49/855 [19:52<2:50:46, 12.71s/it]
extract-train:   6%|██████████▊                                                                                                                                                                              | 50/855 [20:05<2:51:24, 12.78s/it]
extract-train:   6%|███████████                                                                                                                                                                              | 51/855 [20:18<2:49:42, 12.66s/it]
extract-train:   6%|███████████▎                                                                                                                                                                             | 52/855 [20:31<2:53:25, 12.96s/it]
extract-train:   6%|███████████▍                                                                                                                                                                             | 53/855 [20:44<2:53:34, 12.99s/it]
extract-train:   6%|███████████▋                                                                                                                                                                             | 54/855 [20:57<2:51:07, 12.82s/it]
extract-train:   6%|███████████▉                                                                                                                                                                             | 55/855 [21:11<2:54:24, 13.08s/it]
extract-train:   7%|████████████                                                                                                                                                                             | 56/855 [21:23<2:52:53, 12.98s/it]
extract-train:   7%|████████████▎                                                                                                                                                                            | 57/855 [21:35<2:49:23, 12.74s/it]
extract-train:   7%|████████████▌                                                                                                                                                                            | 58/855 [21:48<2:48:05, 12.65s/it]
extract-train:   7%|████████████▊                                                                                                                                                                            | 59/855 [22:01<2:49:09, 12.75s/it]
extract-train:   7%|████████████▉                                                                                                                                                                            | 60/855 [22:14<2:49:31, 12.79s/it]
extract-train:   7%|█████████████▏                                                                                                                                                                           | 61/855 [22:27<2:50:08, 12.86s/it]
extract-train:   7%|█████████████▍                                                                                                                                                                           | 62/855 [22:40<2:50:49, 12.92s/it]
extract-train:   7%|█████████████▋                                                                                                                                                                           | 63/855 [22:53<2:49:47, 12.86s/it]
extract-train:   7%|█████████████▊                                                                                                                                                                           | 64/855 [23:05<2:46:33, 12.63s/it]
extract-train:   8%|██████████████                                                                                                                                                                           | 65/855 [23:17<2:44:36, 12.50s/it]
extract-train:   8%|██████████████▎                                                                                                                                                                          | 66/855 [23:30<2:45:06, 12.56s/it]
extract-train:   8%|██████████████▍                                                                                                                                                                          | 67/855 [23:43<2:46:35, 12.68s/it]
extract-train:   8%|██████████████▋                                                                                                                                                                          | 68/855 [23:56<2:48:08, 12.82s/it]
extract-train:   8%|██████████████▉                                                                                                                                                                          | 69/855 [24:08<2:46:56, 12.74s/it]
extract-train:   8%|███████████████▏                                                                                                                                                                         | 70/855 [24:20<2:44:27, 12.57s/it]
extract-train:   8%|███████████████▎                                                                                                                                                                         | 71/855 [24:33<2:45:33, 12.67s/it]
extract-train:   8%|███████████████▌                                                                                                                                                                         | 72/855 [24:46<2:44:23, 12.60s/it]
extract-train:   9%|███████████████▊                                                                                                                                                                         | 73/855 [24:58<2:42:33, 12.47s/it]
extract-train:   9%|████████████████                                                                                                                                                                         | 74/855 [25:10<2:41:43, 12.42s/it]
extract-train:   9%|████████████████▏                                                                                                                                                                        | 75/855 [25:23<2:42:46, 12.52s/it]
extract-train:   9%|████████████████▍                                                                                                                                                                        | 76/855 [25:35<2:41:58, 12.48s/it]
extract-train:   9%|████████████████▋                                                                                                                                                                        | 77/855 [25:48<2:41:06, 12.42s/it]
extract-train:   9%|████████████████▉                                                                                                                                                                        | 78/855 [26:00<2:41:07, 12.44s/it]
extract-train:   9%|█████████████████                                                                                                                                                                        | 79/855 [26:13<2:43:21, 12.63s/it]
extract-train:   9%|█████████████████▎                                                                                                                                                                       | 80/855 [26:27<2:46:46, 12.91s/it]
extract-train:   9%|█████████████████▌                                                                                                                                                                       | 81/855 [26:39<2:45:20, 12.82s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▋                                                                                                                                                                       | 82/855 [26:52<2:44:22, 12.76s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▉                                                                                                                                                                       | 83/855 [27:05<2:44:15, 12.77s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▏                                                                                                                                                                      | 84/855 [27:17<2:42:35, 12.65s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▍                                                                                                                                                                      | 85/855 [27:30<2:41:17, 12.57s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▌                                                                                                                                                                      | 86/855 [27:42<2:39:28, 12.44s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▊                                                                                                                                                                      | 87/855 [27:54<2:39:16, 12.44s/it]
extract-train:  10%|███████████████████                                                                                                                                                                      | 88/855 [28:07<2:40:02, 12.52s/it]
extract-train:  10%|███████████████████▎                                                                                                                                                                     | 89/855 [28:19<2:40:16, 12.55s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▍                                                                                                                                                                     | 90/855 [28:32<2:41:16, 12.65s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▋                                                                                                                                                                     | 91/855 [28:45<2:40:40, 12.62s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▉                                                                                                                                                                     | 92/855 [28:58<2:41:57, 12.74s/it]
extract-train:  11%|████████████████████                                                                                                                                                                     | 93/855 [29:11<2:42:29, 12.79s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▎                                                                                                                                                                    | 94/855 [29:24<2:44:07, 12.94s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▌                                                                                                                                                                    | 95/855 [29:38<2:46:35, 13.15s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▊                                                                                                                                                                    | 96/855 [29:51<2:46:43, 13.18s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▉                                                                                                                                                                    | 97/855 [30:04<2:46:11, 13.16s/it]
extract-train:  11%|█████████████████████▏                                                                                                                                                                   | 98/855 [30:17<2:45:01, 13.08s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▍                                                                                                                                                                   | 99/855 [30:30<2:44:53, 13.09s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▌                                                                                                                                                                  | 100/855 [30:43<2:45:41, 13.17s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▋                                                                                                                                                                  | 101/855 [30:57<2:45:41, 13.19s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▉                                                                                                                                                                  | 102/855 [31:09<2:40:56, 12.82s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▏                                                                                                                                                                 | 103/855 [31:21<2:40:33, 12.81s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▍                                                                                                                                                                 | 104/855 [31:34<2:41:08, 12.87s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▌                                                                                                                                                                 | 105/855 [31:47<2:39:46, 12.78s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▊                                                                                                                                                                 | 106/855 [32:00<2:41:54, 12.97s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████                                                                                                                                                                 | 107/855 [32:14<2:42:25, 13.03s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▏                                                                                                                                                                | 108/855 [32:27<2:42:16, 13.03s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▍                                                                                                                                                                | 109/855 [32:39<2:40:11, 12.88s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▋                                                                                                                                                                | 110/855 [32:51<2:37:23, 12.68s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▉                                                                                                                                                                | 111/855 [33:04<2:36:22, 12.61s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████                                                                                                                                                                | 112/855 [33:17<2:38:42, 12.82s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▎                                                                                                                                                               | 113/855 [33:30<2:39:26, 12.89s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▌                                                                                                                                                               | 114/855 [33:43<2:37:05, 12.72s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▋                                                                                                                                                               | 115/855 [33:55<2:36:10, 12.66s/it]
extract-train:  14%|████████████████████████▉                                                                                                                                                               | 116/855 [34:07<2:34:56, 12.58s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▏                                                                                                                                                              | 117/855 [34:21<2:38:38, 12.90s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▍                                                                                                                                                              | 118/855 [34:34<2:37:20, 12.81s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▌                                                                                                                                                              | 119/855 [34:47<2:37:08, 12.81s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▊                                                                                                                                                              | 120/855 [35:00<2:40:25, 13.10s/it]
extract-train:  14%|██████████████████████████                                                                                                                                                              | 121/855 [35:13<2:39:48, 13.06s/it]
extract-train:  14%|██████████████████████████▎                                                                                                                                                             | 122/855 [35:26<2:38:25, 12.97s/it]
extract-train:  14%|██████████████████████████▍                                                                                                                                                             | 123/855 [35:38<2:34:33, 12.67s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▋                                                                                                                                                             | 124/855 [35:51<2:34:55, 12.72s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▉                                                                                                                                                             | 125/855 [36:03<2:33:10, 12.59s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████                                                                                                                                                             | 126/855 [36:16<2:33:51, 12.66s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▎                                                                                                                                                            | 127/855 [36:28<2:32:04, 12.53s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▌                                                                                                                                                            | 128/855 [36:41<2:32:16, 12.57s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▊                                                                                                                                                            | 129/855 [36:54<2:34:41, 12.79s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▉                                                                                                                                                            | 130/855 [37:07<2:34:48, 12.81s/it]
extract-train:  15%|████████████████████████████▏                                                                                                                                                           | 131/855 [37:20<2:33:39, 12.73s/it]
extract-train:  15%|████████████████████████████▍                                                                                                                                                           | 132/855 [37:32<2:31:51, 12.60s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▌                                                                                                                                                           | 133/855 [37:45<2:32:13, 12.65s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▊                                                                                                                                                           | 134/855 [37:58<2:34:51, 12.89s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████                                                                                                                                                           | 135/855 [38:11<2:35:56, 13.00s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▎                                                                                                                                                          | 136/855 [38:24<2:35:57, 13.01s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▍                                                                                                                                                          | 137/855 [38:36<2:32:38, 12.76s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▋                                                                                                                                                          | 138/855 [38:49<2:31:42, 12.70s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▉                                                                                                                                                          | 139/855 [39:01<2:30:16, 12.59s/it]
extract-train:  16%|██████████████████████████████▏                                                                                                                                                         | 140/855 [39:14<2:30:04, 12.59s/it]
extract-train:  16%|██████████████████████████████▎                                                                                                                                                         | 141/855 [39:26<2:29:12, 12.54s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▌                                                                                                                                                         | 142/855 [39:39<2:28:38, 12.51s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▊                                                                                                                                                         | 143/855 [39:51<2:27:46, 12.45s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▉                                                                                                                                                         | 144/855 [40:04<2:27:58, 12.49s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▏                                                                                                                                                        | 145/855 [40:16<2:28:13, 12.53s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▍                                                                                                                                                        | 146/855 [40:29<2:29:15, 12.63s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▋                                                                                                                                                        | 147/855 [40:42<2:31:08, 12.81s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▊                                                                                                                                                        | 148/855 [40:55<2:30:10, 12.74s/it]
extract-train:  17%|████████████████████████████████                                                                                                                                                        | 149/855 [41:08<2:31:05, 12.84s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▎                                                                                                                                                       | 150/855 [41:21<2:29:37, 12.73s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▍                                                                                                                                                       | 151/855 [41:33<2:29:20, 12.73s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▋                                                                                                                                                       | 152/855 [41:46<2:27:34, 12.60s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▉                                                                                                                                                       | 153/855 [41:58<2:26:27, 12.52s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▏                                                                                                                                                      | 154/855 [42:11<2:29:09, 12.77s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▎                                                                                                                                                      | 155/855 [42:23<2:26:57, 12.60s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▌                                                                                                                                                      | 156/855 [42:36<2:26:28, 12.57s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▊                                                                                                                                                      | 157/855 [42:48<2:25:24, 12.50s/it]
extract-train:  18%|██████████████████████████████████                                                                                                                                                      | 158/855 [43:01<2:24:34, 12.45s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▏                                                                                                                                                     | 159/855 [43:13<2:25:20, 12.53s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▍                                                                                                                                                     | 160/855 [43:26<2:25:33, 12.57s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▋                                                                                                                                                     | 161/855 [43:39<2:27:15, 12.73s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▊                                                                                                                                                     | 162/855 [43:53<2:30:00, 12.99s/it]
extract-train:  19%|███████████████████████████████████                                                                                                                                                     | 163/855 [44:06<2:30:20, 13.04s/it]
extract-train:  19%|███████████████████████████████████▎                                                                                                                                                    | 164/855 [44:19<2:29:01, 12.94s/it]
extract-train:  19%|███████████████████████████████████▌                                                                                                                                                    | 165/855 [44:31<2:27:24, 12.82s/it]
extract-train:  19%|███████████████████████████████████▋                                                                                                                                                    | 166/855 [44:44<2:27:41, 12.86s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▉                                                                                                                                                    | 167/855 [44:57<2:28:54, 12.99s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▏                                                                                                                                                   | 168/855 [45:10<2:27:58, 12.92s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▎                                                                                                                                                   | 169/855 [45:23<2:28:05, 12.95s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                   | 170/855 [45:36<2:28:15, 12.99s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▊                                                                                                                                                   | 171/855 [45:49<2:27:47, 12.96s/it]
extract-train:  20%|█████████████████████████████████████                                                                                                                                                   | 172/855 [46:02<2:25:30, 12.78s/it]
extract-train:  20%|█████████████████████████████████████▏                                                                                                                                                  | 173/855 [46:14<2:24:27, 12.71s/it]
extract-train:  20%|█████████████████████████████████████▍                                                                                                                                                  | 174/855 [46:28<2:27:34, 13.00s/it]
extract-train:  20%|█████████████████████████████████████▋                                                                                                                                                  | 175/855 [46:41<2:28:00, 13.06s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▉                                                                                                                                                  | 176/855 [46:53<2:25:53, 12.89s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████                                                                                                                                                  | 177/855 [47:06<2:24:32, 12.79s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▎                                                                                                                                                 | 178/855 [47:19<2:23:50, 12.75s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                 | 179/855 [47:32<2:26:18, 12.99s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▋                                                                                                                                                 | 180/855 [47:44<2:23:23, 12.75s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▉                                                                                                                                                 | 181/855 [47:57<2:23:30, 12.78s/it]
extract-train:  21%|███████████████████████████████████████▏                                                                                                                                                | 182/855 [48:10<2:22:53, 12.74s/it]
extract-train:  21%|███████████████████████████████████████▍                                                                                                                                                | 183/855 [48:22<2:20:09, 12.51s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                | 184/855 [48:34<2:20:15, 12.54s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▊                                                                                                                                                | 185/855 [48:47<2:20:41, 12.60s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████                                                                                                                                                | 186/855 [49:00<2:20:11, 12.57s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                               | 187/855 [49:12<2:20:14, 12.60s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                               | 188/855 [49:26<2:22:46, 12.84s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                               | 189/855 [49:38<2:21:36, 12.76s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                               | 190/855 [49:51<2:22:06, 12.82s/it]
extract-train:  22%|█████████████████████████████████████████                                                                                                                                               | 191/855 [50:04<2:21:51, 12.82s/it]
extract-train:  22%|█████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                              | 192/855 [50:17<2:22:20, 12.88s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                              | 193/855 [50:30<2:23:40, 13.02s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                              | 194/855 [50:44<2:24:16, 13.10s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                              | 195/855 [50:56<2:21:08, 12.83s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                             | 196/855 [51:09<2:20:56, 12.83s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                             | 197/855 [51:21<2:19:47, 12.75s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                             | 198/855 [51:34<2:18:38, 12.66s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                             | 199/855 [51:46<2:17:24, 12.57s/it]
extract-train:  23%|███████████████████████████████████████████                                                                                                                                             | 200/855 [51:59<2:16:50, 12.53s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                            | 201/855 [52:12<2:21:01, 12.94s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                            | 202/855 [52:26<2:23:54, 13.22s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                            | 203/855 [52:39<2:22:58, 13.16s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                            | 204/855 [52:52<2:19:44, 12.88s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████                                                                                                                                            | 205/855 [53:04<2:18:50, 12.82s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                           | 206/855 [53:17<2:17:16, 12.69s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                           | 207/855 [53:29<2:14:28, 12.45s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                           | 208/855 [53:41<2:14:49, 12.50s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                           | 209/855 [53:54<2:15:24, 12.58s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                          | 210/855 [54:06<2:14:08, 12.48s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                          | 211/855 [54:19<2:13:51, 12.47s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                          | 212/855 [54:31<2:13:09, 12.43s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                          | 213/855 [54:43<2:13:16, 12.46s/it]
extract-train:  25%|██████████████████████████████████████████████                                                                                                                                          | 214/855 [54:56<2:14:01, 12.55s/it]
extract-train:  25%|██████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                         | 215/855 [55:10<2:16:10, 12.77s/it]
extract-train:  25%|██████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                         | 216/855 [55:23<2:18:10, 12.97s/it]
extract-train:  25%|██████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                         | 217/855 [55:36<2:16:36, 12.85s/it]
extract-train:  25%|██████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                         | 218/855 [55:49<2:17:36, 12.96s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                        | 219/855 [56:01<2:14:00, 12.64s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                        | 220/855 [56:14<2:15:28, 12.80s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                        | 221/855 [56:26<2:14:40, 12.74s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                        | 222/855 [56:39<2:14:58, 12.79s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                        | 223/855 [56:52<2:13:30, 12.68s/it]
extract-train:  26%|████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                       | 224/855 [57:04<2:13:11, 12.67s/it]
extract-train:  26%|████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                       | 225/855 [57:17<2:11:57, 12.57s/it]
extract-train:  26%|████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                       | 226/855 [57:29<2:09:45, 12.38s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                       | 227/855 [57:41<2:09:06, 12.33s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                       | 228/855 [57:54<2:10:31, 12.49s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                      | 229/855 [58:07<2:14:13, 12.87s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                      | 230/855 [58:20<2:13:25, 12.81s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                      | 231/855 [58:33<2:12:18, 12.72s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                      | 232/855 [58:45<2:12:08, 12.73s/it]
extract-train:  27%|██████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                     | 233/855 [58:58<2:10:34, 12.59s/it]
extract-train:  27%|██████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                     | 234/855 [59:10<2:08:35, 12.42s/it]
extract-train:  27%|██████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                     | 235/855 [59:22<2:09:15, 12.51s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                     | 236/855 [59:35<2:09:38, 12.57s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                     | 237/855 [59:48<2:10:36, 12.68s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                   | 238/855 [1:00:01<2:10:00, 12.64s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                   | 239/855 [1:00:13<2:09:53, 12.65s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                   | 240/855 [1:00:26<2:10:42, 12.75s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                  | 241/855 [1:00:39<2:10:54, 12.79s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                  | 242/855 [1:00:52<2:11:46, 12.90s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                  | 243/855 [1:01:06<2:14:53, 13.22s/it]
extract-train:  29%|███████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                  | 244/855 [1:01:20<2:14:56, 13.25s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                 | 245/855 [1:01:32<2:13:28, 13.13s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                 | 246/855 [1:01:46<2:13:40, 13.17s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                 | 247/855 [1:01:59<2:14:42, 13.29s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                 | 248/855 [1:02:13<2:14:38, 13.31s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                 | 249/855 [1:02:26<2:14:03, 13.27s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                | 250/855 [1:02:39<2:13:52, 13.28s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                | 251/855 [1:02:52<2:12:04, 13.12s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                | 252/855 [1:03:05<2:11:40, 13.10s/it]
extract-train:  30%|█████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                | 253/855 [1:03:17<2:09:22, 12.89s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                | 254/855 [1:03:30<2:08:37, 12.84s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                               | 255/855 [1:03:43<2:07:52, 12.79s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                               | 256/855 [1:03:57<2:11:07, 13.13s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                               | 257/855 [1:04:10<2:10:25, 13.09s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                               | 258/855 [1:04:23<2:09:26, 13.01s/it]
extract-train:  30%|███████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                              | 259/855 [1:04:35<2:07:46, 12.86s/it]
extract-train:  30%|███████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                              | 260/855 [1:04:48<2:07:05, 12.82s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                              | 261/855 [1:05:00<2:06:40, 12.80s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                              | 262/855 [1:05:14<2:08:04, 12.96s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                              | 263/855 [1:05:27<2:09:58, 13.17s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                             | 264/855 [1:05:41<2:09:45, 13.17s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                             | 265/855 [1:05:53<2:08:27, 13.06s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                             | 266/855 [1:06:06<2:05:23, 12.77s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                             | 267/855 [1:06:18<2:03:45, 12.63s/it]
extract-train:  31%|█████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                             | 268/855 [1:06:30<2:02:20, 12.51s/it]
extract-train:  31%|█████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                            | 269/855 [1:06:43<2:04:48, 12.78s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                            | 270/855 [1:06:56<2:05:04, 12.83s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                            | 271/855 [1:07:09<2:04:04, 12.75s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                            | 272/855 [1:07:21<2:02:41, 12.63s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                            | 273/855 [1:07:34<2:02:39, 12.65s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                           | 274/855 [1:07:46<2:01:40, 12.57s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                           | 275/855 [1:07:59<2:00:26, 12.46s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                           | 276/855 [1:08:11<2:00:39, 12.50s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                           | 277/855 [1:08:24<2:00:14, 12.48s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                          | 278/855 [1:08:36<1:58:58, 12.37s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                          | 279/855 [1:08:49<2:00:19, 12.53s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                          | 280/855 [1:09:02<2:00:59, 12.62s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                          | 281/855 [1:09:14<2:01:22, 12.69s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                          | 282/855 [1:09:27<2:00:56, 12.66s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                         | 283/855 [1:09:40<2:01:48, 12.78s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                         | 284/855 [1:09:53<2:01:33, 12.77s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                         | 285/855 [1:10:05<1:59:02, 12.53s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                         | 286/855 [1:10:18<2:00:16, 12.68s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                         | 287/855 [1:10:30<1:57:28, 12.41s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                        | 288/855 [1:10:42<1:56:53, 12.37s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                        | 289/855 [1:10:54<1:56:58, 12.40s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                        | 290/855 [1:11:06<1:55:38, 12.28s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                        | 291/855 [1:11:19<1:55:13, 12.26s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                       | 292/855 [1:11:31<1:54:52, 12.24s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                       | 293/855 [1:11:44<1:56:41, 12.46s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                       | 294/855 [1:11:56<1:56:50, 12.50s/it]
extract-train:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                       | 295/855 [1:12:08<1:55:02, 12.33s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                       | 296/855 [1:12:21<1:56:14, 12.48s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                      | 297/855 [1:12:34<1:58:42, 12.76s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                      | 298/855 [1:12:48<1:59:23, 12.86s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                      | 299/855 [1:13:00<1:58:39, 12.80s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                      | 300/855 [1:13:13<1:57:26, 12.70s/it]
extract-train:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                      | 301/855 [1:13:25<1:56:30, 12.62s/it]
extract-train:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                     | 302/855 [1:13:38<1:58:21, 12.84s/it]
extract-train:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                     | 303/855 [1:13:51<1:56:30, 12.66s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                     | 304/855 [1:14:03<1:56:32, 12.69s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                     | 305/855 [1:14:16<1:56:52, 12.75s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                    | 306/855 [1:14:30<1:58:23, 12.94s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                    | 307/855 [1:14:42<1:57:06, 12.82s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                    | 308/855 [1:14:55<1:55:45, 12.70s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                    | 309/855 [1:15:07<1:54:10, 12.55s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                    | 310/855 [1:15:20<1:54:34, 12.61s/it]
extract-train:  36%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                   | 311/855 [1:15:32<1:55:00, 12.68s/it]
extract-train:  36%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                   | 312/855 [1:15:45<1:54:42, 12.67s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                   | 313/855 [1:15:57<1:53:07, 12.52s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                   | 314/855 [1:16:10<1:52:47, 12.51s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                   | 315/855 [1:16:22<1:50:57, 12.33s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                  | 316/855 [1:16:34<1:50:37, 12.31s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                  | 317/855 [1:16:47<1:51:26, 12.43s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                  | 318/855 [1:16:59<1:52:06, 12.53s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                  | 319/855 [1:17:12<1:51:40, 12.50s/it]
extract-train:  37%|████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                  | 320/855 [1:17:24<1:51:45, 12.53s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                 | 321/855 [1:17:38<1:53:37, 12.77s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                 | 322/855 [1:17:50<1:52:21, 12.65s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                 | 323/855 [1:18:03<1:51:59, 12.63s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                 | 324/855 [1:18:16<1:54:09, 12.90s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                | 325/855 [1:18:30<1:55:54, 13.12s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                | 326/855 [1:18:42<1:53:40, 12.89s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                | 327/855 [1:18:56<1:54:21, 12.99s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                | 328/855 [1:19:09<1:54:29, 13.03s/it]
extract-train:  38%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                | 329/855 [1:19:21<1:53:13, 12.91s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                               | 330/855 [1:19:34<1:53:15, 12.94s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                               | 331/855 [1:19:47<1:53:39, 13.01s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                               | 332/855 [1:20:01<1:54:46, 13.17s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                               | 333/855 [1:20:14<1:53:44, 13.07s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                               | 334/855 [1:20:26<1:52:08, 12.91s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                              | 335/855 [1:20:39<1:51:22, 12.85s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                              | 336/855 [1:20:51<1:49:44, 12.69s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                              | 337/855 [1:21:04<1:49:05, 12.64s/it]
extract-train:  40%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                              | 338/855 [1:21:17<1:50:53, 12.87s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                             | 339/855 [1:21:30<1:49:00, 12.68s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                             | 340/855 [1:21:42<1:48:08, 12.60s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                             | 341/855 [1:21:54<1:47:18, 12.53s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                             | 342/855 [1:22:07<1:47:55, 12.62s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                             | 343/855 [1:22:19<1:46:45, 12.51s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                            | 344/855 [1:22:32<1:46:46, 12.54s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                            | 345/855 [1:22:45<1:47:08, 12.61s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                            | 346/855 [1:22:57<1:45:42, 12.46s/it]
extract-train:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                            | 347/855 [1:23:10<1:46:01, 12.52s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                            | 348/855 [1:23:22<1:44:23, 12.35s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                           | 349/855 [1:23:34<1:45:27, 12.51s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                           | 350/855 [1:23:47<1:45:30, 12.54s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                           | 351/855 [1:24:00<1:47:03, 12.74s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                           | 352/855 [1:24:13<1:47:37, 12.84s/it]
extract-train:  41%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                          | 353/855 [1:24:26<1:46:50, 12.77s/it]
extract-train:  41%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                          | 354/855 [1:24:38<1:45:53, 12.68s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                          | 355/855 [1:24:51<1:44:41, 12.56s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                          | 356/855 [1:25:04<1:47:18, 12.90s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                          | 357/855 [1:25:18<1:49:17, 13.17s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                         | 358/855 [1:25:32<1:50:51, 13.38s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                         | 359/855 [1:25:45<1:48:34, 13.13s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                         | 360/855 [1:25:57<1:46:45, 12.94s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                         | 361/855 [1:26:10<1:47:02, 13.00s/it]
extract-train:  42%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                         | 362/855 [1:26:23<1:47:16, 13.06s/it]
extract-train:  42%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                        | 363/855 [1:26:36<1:45:33, 12.87s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                        | 364/855 [1:26:48<1:43:44, 12.68s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                        | 365/855 [1:27:02<1:45:36, 12.93s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                        | 366/855 [1:27:15<1:45:46, 12.98s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                        | 367/855 [1:27:27<1:43:27, 12.72s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                       | 368/855 [1:27:39<1:41:53, 12.55s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                       | 369/855 [1:27:52<1:42:55, 12.71s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                       | 370/855 [1:28:04<1:41:58, 12.62s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                       | 371/855 [1:28:18<1:43:29, 12.83s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                      | 372/855 [1:28:31<1:43:15, 12.83s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                      | 373/855 [1:28:43<1:42:50, 12.80s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                      | 374/855 [1:28:56<1:41:36, 12.68s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                      | 375/855 [1:29:09<1:42:40, 12.84s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                      | 376/855 [1:29:22<1:43:32, 12.97s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                     | 377/855 [1:29:35<1:43:12, 12.96s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                     | 378/855 [1:29:48<1:43:39, 13.04s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                     | 379/855 [1:30:02<1:44:13, 13.14s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                     | 380/855 [1:30:15<1:44:02, 13.14s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                     | 381/855 [1:30:28<1:43:19, 13.08s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                    | 382/855 [1:30:42<1:45:43, 13.41s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                    | 383/855 [1:30:54<1:43:03, 13.10s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                    | 384/855 [1:31:07<1:42:11, 13.02s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                    | 385/855 [1:31:21<1:42:47, 13.12s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                   | 386/855 [1:31:33<1:41:42, 13.01s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                   | 387/855 [1:31:48<1:44:44, 13.43s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                   | 388/855 [1:32:01<1:44:24, 13.41s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                   | 389/855 [1:32:14<1:42:53, 13.25s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                   | 390/855 [1:32:27<1:42:24, 13.21s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                  | 391/855 [1:32:40<1:41:51, 13.17s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                  | 392/855 [1:32:54<1:44:11, 13.50s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                  | 393/855 [1:33:08<1:43:20, 13.42s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                  | 394/855 [1:33:21<1:41:51, 13.26s/it]
extract-train:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                  | 395/855 [1:33:33<1:39:20, 12.96s/it]
extract-train:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                 | 396/855 [1:33:46<1:40:00, 13.07s/it]
extract-train:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                 | 397/855 [1:33:59<1:38:27, 12.90s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                 | 398/855 [1:34:11<1:37:25, 12.79s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                 | 399/855 [1:34:24<1:36:17, 12.67s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                | 400/855 [1:34:36<1:36:11, 12.68s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                | 401/855 [1:34:49<1:36:06, 12.70s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                | 402/855 [1:35:02<1:36:20, 12.76s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                | 403/855 [1:35:15<1:36:00, 12.74s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                | 404/855 [1:35:28<1:37:18, 12.94s/it]
extract-train:  47%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                               | 405/855 [1:35:43<1:40:41, 13.42s/it]
extract-train:  47%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                               | 406/855 [1:35:55<1:38:43, 13.19s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                               | 407/855 [1:36:08<1:38:36, 13.21s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                               | 408/855 [1:36:22<1:38:04, 13.17s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                               | 409/855 [1:36:34<1:36:04, 12.92s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                              | 410/855 [1:36:47<1:35:21, 12.86s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                              | 411/855 [1:36:59<1:34:26, 12.76s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                              | 412/855 [1:37:12<1:33:43, 12.69s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                              | 413/855 [1:37:24<1:32:30, 12.56s/it]
extract-train:  48%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                             | 414/855 [1:37:36<1:31:19, 12.42s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                             | 415/855 [1:37:49<1:31:23, 12.46s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                             | 416/855 [1:38:01<1:31:55, 12.56s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                             | 417/855 [1:38:14<1:31:36, 12.55s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                             | 418/855 [1:38:27<1:33:05, 12.78s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                            | 419/855 [1:38:41<1:34:04, 12.95s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                            | 420/855 [1:38:54<1:33:57, 12.96s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                            | 421/855 [1:39:06<1:32:07, 12.74s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                            | 422/855 [1:39:18<1:31:00, 12.61s/it]
extract-train:  49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                            | 423/855 [1:39:31<1:31:15, 12.68s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                           | 424/855 [1:39:43<1:29:48, 12.50s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                           | 425/855 [1:39:56<1:29:46, 12.53s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                           | 426/855 [1:40:08<1:29:31, 12.52s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                           | 427/855 [1:40:20<1:28:49, 12.45s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                           | 428/855 [1:40:33<1:28:30, 12.44s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                          | 429/855 [1:40:46<1:29:01, 12.54s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                          | 430/855 [1:40:58<1:28:51, 12.54s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                          | 431/855 [1:41:11<1:28:56, 12.59s/it]
extract-train:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                          | 432/855 [1:41:23<1:28:21, 12.53s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                         | 433/855 [1:41:36<1:29:22, 12.71s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                         | 434/855 [1:41:49<1:29:20, 12.73s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                         | 435/855 [1:42:02<1:29:05, 12.73s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                         | 436/855 [1:42:14<1:27:13, 12.49s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                         | 437/855 [1:42:27<1:28:33, 12.71s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                        | 438/855 [1:42:40<1:28:38, 12.75s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                        | 439/855 [1:42:53<1:30:09, 13.00s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                        | 440/855 [1:43:06<1:28:51, 12.85s/it]
extract-train:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                        | 441/855 [1:43:18<1:27:38, 12.70s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                        | 442/855 [1:43:31<1:28:18, 12.83s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                       | 443/855 [1:43:45<1:29:21, 13.01s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                       | 444/855 [1:43:59<1:30:47, 13.26s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                       | 445/855 [1:44:13<1:32:01, 13.47s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                       | 446/855 [1:44:26<1:32:16, 13.54s/it]
extract-train:  52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                      | 447/855 [1:44:39<1:31:14, 13.42s/it]
extract-train:  52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                      | 448/855 [1:44:53<1:30:21, 13.32s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                      | 449/855 [1:45:06<1:29:32, 13.23s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                      | 450/855 [1:45:18<1:26:51, 12.87s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                      | 451/855 [1:45:31<1:27:08, 12.94s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                     | 452/855 [1:45:44<1:26:37, 12.90s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                     | 453/855 [1:45:55<1:23:47, 12.51s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                     | 454/855 [1:46:08<1:24:12, 12.60s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                     | 455/855 [1:46:21<1:24:26, 12.67s/it]
extract-train:  53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                     | 456/855 [1:46:33<1:23:19, 12.53s/it]
extract-train:  53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                    | 457/855 [1:46:45<1:22:43, 12.47s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                    | 458/855 [1:46:58<1:22:55, 12.53s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                    | 459/855 [1:47:11<1:24:00, 12.73s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                    | 460/855 [1:47:25<1:25:20, 12.96s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                   | 461/855 [1:47:38<1:25:03, 12.95s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                   | 462/855 [1:47:50<1:24:26, 12.89s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                   | 463/855 [1:48:03<1:24:38, 12.95s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                   | 464/855 [1:48:15<1:22:19, 12.63s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                   | 465/855 [1:48:28<1:22:41, 12.72s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                  | 466/855 [1:48:41<1:21:41, 12.60s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                  | 467/855 [1:48:53<1:21:18, 12.57s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                  | 468/855 [1:49:06<1:21:46, 12.68s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                  | 469/855 [1:49:18<1:21:01, 12.59s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                  | 470/855 [1:49:31<1:19:59, 12.47s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                 | 471/855 [1:49:43<1:19:53, 12.48s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                 | 472/855 [1:49:55<1:19:16, 12.42s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                 | 473/855 [1:50:09<1:21:05, 12.74s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                 | 474/855 [1:50:22<1:20:46, 12.72s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                 | 475/855 [1:50:34<1:20:43, 12.75s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                | 476/855 [1:50:47<1:20:44, 12.78s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                | 477/855 [1:51:00<1:19:50, 12.67s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                | 478/855 [1:51:13<1:20:25, 12.80s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                | 479/855 [1:51:26<1:20:24, 12.83s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                               | 480/855 [1:51:38<1:18:57, 12.63s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                               | 481/855 [1:51:51<1:20:07, 12.85s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                               | 482/855 [1:52:04<1:19:54, 12.85s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                               | 483/855 [1:52:16<1:18:23, 12.64s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                               | 484/855 [1:52:29<1:17:50, 12.59s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                              | 485/855 [1:52:41<1:18:10, 12.68s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                              | 486/855 [1:52:54<1:17:35, 12.62s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                              | 487/855 [1:53:07<1:19:01, 12.88s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                              | 488/855 [1:53:20<1:18:33, 12.84s/it]
extract-train:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                              | 489/855 [1:53:33<1:19:02, 12.96s/it]
extract-train:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                             | 490/855 [1:53:46<1:17:09, 12.68s/it]
extract-train:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                             | 491/855 [1:53:58<1:17:16, 12.74s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                             | 492/855 [1:54:11<1:16:45, 12.69s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                             | 493/855 [1:54:24<1:17:16, 12.81s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                            | 494/855 [1:54:37<1:17:28, 12.88s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                            | 495/855 [1:54:49<1:16:28, 12.75s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                            | 496/855 [1:55:02<1:16:02, 12.71s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                            | 497/855 [1:55:14<1:14:13, 12.44s/it]
extract-train:  58%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                            | 498/855 [1:55:27<1:15:15, 12.65s/it]
extract-train:  58%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                           | 499/855 [1:55:39<1:14:39, 12.58s/it]
extract-train:  58%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                           | 500/855 [1:55:52<1:14:45, 12.64s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                           | 501/855 [1:56:05<1:15:08, 12.73s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                           | 502/855 [1:56:17<1:13:23, 12.48s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                           | 503/855 [1:56:30<1:14:25, 12.69s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                          | 504/855 [1:56:43<1:13:46, 12.61s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                          | 505/855 [1:56:55<1:13:29, 12.60s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                          | 506/855 [1:57:08<1:13:00, 12.55s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                          | 507/855 [1:57:20<1:12:51, 12.56s/it]
extract-train:  59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                         | 508/855 [1:57:33<1:12:25, 12.52s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                         | 509/855 [1:57:45<1:12:09, 12.51s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                         | 510/855 [1:57:58<1:12:53, 12.68s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                         | 511/855 [1:58:11<1:12:34, 12.66s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                         | 512/855 [1:58:24<1:12:59, 12.77s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                        | 513/855 [1:58:36<1:11:36, 12.56s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                        | 514/855 [1:58:49<1:11:55, 12.65s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                        | 515/855 [1:59:02<1:12:39, 12.82s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                        | 516/855 [1:59:15<1:12:23, 12.81s/it]
extract-train:  60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                        | 517/855 [1:59:28<1:12:24, 12.85s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                       | 518/855 [1:59:40<1:11:02, 12.65s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                       | 519/855 [1:59:53<1:11:27, 12.76s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                       | 520/855 [2:00:05<1:10:09, 12.57s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                       | 521/855 [2:00:18<1:09:47, 12.54s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                       | 522/855 [2:00:30<1:09:34, 12.54s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                      | 523/855 [2:00:42<1:09:04, 12.48s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                      | 524/855 [2:00:55<1:09:20, 12.57s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                      | 525/855 [2:01:08<1:09:36, 12.66s/it]
extract-train:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                      | 526/855 [2:01:21<1:09:44, 12.72s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                     | 527/855 [2:01:34<1:10:18, 12.86s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                     | 528/855 [2:01:47<1:10:37, 12.96s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                     | 529/855 [2:02:00<1:10:39, 13.01s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                     | 530/855 [2:02:13<1:09:19, 12.80s/it]
extract-train:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                     | 531/855 [2:02:25<1:08:49, 12.75s/it]
extract-train:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                    | 532/855 [2:02:39<1:09:11, 12.85s/it]
extract-train:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                    | 533/855 [2:02:52<1:09:16, 12.91s/it]
extract-train:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                    | 534/855 [2:03:04<1:08:24, 12.79s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                    | 535/855 [2:03:17<1:08:52, 12.91s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                    | 536/855 [2:03:29<1:07:30, 12.70s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                   | 537/855 [2:03:42<1:07:02, 12.65s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                   | 538/855 [2:03:55<1:07:02, 12.69s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                   | 539/855 [2:04:07<1:06:49, 12.69s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                   | 540/855 [2:04:20<1:06:59, 12.76s/it]
extract-train:  63%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                  | 541/855 [2:04:35<1:08:56, 13.17s/it]
extract-train:  63%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                  | 542/855 [2:04:48<1:08:28, 13.12s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                  | 543/855 [2:05:00<1:07:33, 12.99s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                  | 544/855 [2:05:14<1:07:49, 13.08s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                  | 545/855 [2:05:27<1:07:45, 13.11s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                 | 546/855 [2:05:40<1:07:12, 13.05s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                 | 547/855 [2:05:53<1:07:01, 13.06s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                 | 548/855 [2:06:06<1:06:33, 13.01s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                 | 549/855 [2:06:18<1:05:53, 12.92s/it]
extract-train:  64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                 | 550/855 [2:06:32<1:06:28, 13.08s/it]
extract-train:  64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                | 551/855 [2:06:44<1:05:13, 12.87s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                | 552/855 [2:06:58<1:05:47, 13.03s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                | 553/855 [2:07:10<1:04:56, 12.90s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                | 554/855 [2:07:23<1:05:08, 12.98s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                               | 555/855 [2:07:37<1:05:30, 13.10s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                               | 556/855 [2:07:49<1:04:45, 13.00s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                               | 557/855 [2:08:02<1:04:12, 12.93s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                               | 558/855 [2:08:15<1:04:17, 12.99s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                               | 559/855 [2:08:29<1:05:30, 13.28s/it]
extract-train:  65%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                              | 560/855 [2:08:42<1:04:01, 13.02s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                              | 561/855 [2:08:55<1:04:23, 13.14s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                              | 562/855 [2:09:08<1:04:10, 13.14s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                              | 563/855 [2:09:21<1:03:21, 13.02s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                              | 564/855 [2:09:34<1:02:37, 12.91s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                             | 565/855 [2:09:46<1:02:01, 12.83s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                             | 566/855 [2:09:59<1:00:55, 12.65s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                             | 567/855 [2:10:11<1:00:59, 12.71s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                             | 568/855 [2:10:25<1:02:07, 12.99s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                             | 569/855 [2:10:38<1:01:52, 12.98s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                            | 570/855 [2:10:50<1:00:24, 12.72s/it]
extract-train:  67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                             | 571/855 [2:11:02<59:18, 12.53s/it]
extract-train:  67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                             | 572/855 [2:11:15<59:28, 12.61s/it]
extract-train:  67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                            | 573/855 [2:11:28<59:52, 12.74s/it]
extract-train:  67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                            | 574/855 [2:11:40<59:08, 12.63s/it]
extract-train:  67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                            | 575/855 [2:11:53<58:56, 12.63s/it]
extract-train:  67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                            | 576/855 [2:12:05<58:03, 12.49s/it]
extract-train:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                           | 577/855 [2:12:18<58:10, 12.55s/it]
extract-train:  68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                           | 578/855 [2:12:30<57:51, 12.53s/it]
extract-train:  68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                           | 579/855 [2:12:43<57:57, 12.60s/it]
extract-train:  68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                           | 580/855 [2:12:56<58:10, 12.69s/it]
extract-train:  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                           | 581/855 [2:13:09<58:23, 12.79s/it]
extract-train:  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                          | 582/855 [2:13:22<58:27, 12.85s/it]
extract-train:  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                          | 583/855 [2:13:34<57:25, 12.67s/it]
extract-train:  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                          | 584/855 [2:13:47<56:41, 12.55s/it]
extract-train:  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                          | 585/855 [2:13:59<56:03, 12.46s/it]
extract-train:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                          | 586/855 [2:14:11<56:01, 12.50s/it]
extract-train:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                         | 587/855 [2:14:25<56:39, 12.68s/it]
extract-train:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                         | 588/855 [2:14:37<56:00, 12.59s/it]
extract-train:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                         | 589/855 [2:14:50<56:17, 12.70s/it]
extract-train:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                         | 590/855 [2:15:02<55:40, 12.61s/it]
extract-train:  69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                        | 591/855 [2:15:15<55:30, 12.62s/it]
extract-train:  69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                        | 592/855 [2:15:27<55:10, 12.59s/it]
extract-train:  69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                        | 593/855 [2:15:40<55:14, 12.65s/it]
extract-train:  69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                        | 594/855 [2:15:53<55:32, 12.77s/it]
extract-train:  70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                        | 595/855 [2:16:07<56:41, 13.08s/it]
extract-train:  70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                       | 596/855 [2:16:20<55:58, 12.97s/it]
extract-train:  70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                       | 597/855 [2:16:33<55:45, 12.97s/it]
extract-train:  70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                       | 598/855 [2:16:46<55:31, 12.96s/it]
extract-train:  70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                       | 599/855 [2:16:59<55:36, 13.03s/it]
extract-train:  70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                       | 600/855 [2:17:11<54:51, 12.91s/it]
extract-train:  70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                      | 601/855 [2:17:23<53:26, 12.62s/it]
extract-train:  70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                      | 602/855 [2:17:36<53:04, 12.59s/it]
extract-train:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                      | 603/855 [2:17:49<53:17, 12.69s/it]
extract-train:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                      | 604/855 [2:18:01<52:51, 12.64s/it]
extract-train:  71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                     | 605/855 [2:18:14<53:16, 12.79s/it]
extract-train:  71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                     | 606/855 [2:18:27<52:31, 12.66s/it]
extract-train:  71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                     | 607/855 [2:18:40<52:48, 12.77s/it]
extract-train:  71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                     | 608/855 [2:18:52<52:18, 12.70s/it]
extract-train:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                     | 609/855 [2:19:06<53:25, 13.03s/it]
extract-train:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                    | 610/855 [2:19:18<52:07, 12.77s/it]
extract-train:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                    | 611/855 [2:19:31<51:53, 12.76s/it]
extract-train:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                    | 612/855 [2:19:43<50:56, 12.58s/it]
extract-train:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                    | 613/855 [2:19:56<51:00, 12.65s/it]
extract-train:  72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                   | 614/855 [2:20:09<50:39, 12.61s/it]
extract-train:  72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                   | 615/855 [2:20:22<51:19, 12.83s/it]
extract-train:  72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                   | 616/855 [2:20:34<50:14, 12.61s/it]
extract-train:  72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                   | 617/855 [2:20:46<49:30, 12.48s/it]
extract-train:  72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                   | 618/855 [2:20:58<48:37, 12.31s/it]
extract-train:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                  | 619/855 [2:21:11<49:00, 12.46s/it]
extract-train:  73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                  | 620/855 [2:21:23<48:31, 12.39s/it]
extract-train:  73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                  | 621/855 [2:21:35<47:49, 12.26s/it]
extract-train:  73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                  | 622/855 [2:21:48<48:46, 12.56s/it]
extract-train:  73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                  | 623/855 [2:22:02<49:18, 12.75s/it]
extract-train:  73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                 | 624/855 [2:22:14<49:00, 12.73s/it]
extract-train:  73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                 | 625/855 [2:22:27<49:19, 12.87s/it]
extract-train:  73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                 | 626/855 [2:22:40<48:39, 12.75s/it]
extract-train:  73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                 | 627/855 [2:22:53<48:32, 12.77s/it]
extract-train:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                | 628/855 [2:23:05<48:04, 12.71s/it]
extract-train:  74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                | 629/855 [2:23:18<47:22, 12.58s/it]
extract-train:  74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                | 630/855 [2:23:30<47:21, 12.63s/it]
extract-train:  74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                | 631/855 [2:23:43<46:40, 12.50s/it]
extract-train:  74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                | 632/855 [2:23:55<46:08, 12.41s/it]
extract-train:  74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                               | 633/855 [2:24:08<46:28, 12.56s/it]
extract-train:  74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                               | 634/855 [2:24:20<46:21, 12.59s/it]
extract-train:  74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                               | 635/855 [2:24:33<45:56, 12.53s/it]
extract-train:  74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                               | 636/855 [2:24:46<46:30, 12.74s/it]
extract-train:  75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                               | 637/855 [2:24:59<46:52, 12.90s/it]
extract-train:  75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                              | 638/855 [2:25:12<46:43, 12.92s/it]
extract-train:  75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                              | 639/855 [2:25:25<46:23, 12.88s/it]
extract-train:  75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                              | 640/855 [2:25:37<45:33, 12.71s/it]
extract-train:  75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                              | 641/855 [2:25:50<45:04, 12.64s/it]
extract-train:  75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                             | 642/855 [2:26:02<44:32, 12.55s/it]
extract-train:  75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                             | 643/855 [2:26:15<45:05, 12.76s/it]
extract-train:  75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                             | 644/855 [2:26:28<44:18, 12.60s/it]
extract-train:  75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                             | 645/855 [2:26:40<44:02, 12.58s/it]
extract-train:  76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                             | 646/855 [2:26:53<43:39, 12.53s/it]
extract-train:  76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                            | 647/855 [2:27:05<43:37, 12.58s/it]
extract-train:  76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                            | 648/855 [2:27:18<43:52, 12.72s/it]
extract-train:  76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                            | 649/855 [2:27:31<43:34, 12.69s/it]
extract-train:  76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                            | 650/855 [2:27:44<43:53, 12.85s/it]
extract-train:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                            | 651/855 [2:27:57<43:32, 12.81s/it]
extract-train:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                           | 652/855 [2:28:11<45:00, 13.30s/it]
extract-train:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                           | 653/855 [2:28:26<45:59, 13.66s/it]
extract-train:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                           | 654/855 [2:28:39<45:39, 13.63s/it]
extract-train:  77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                           | 655/855 [2:28:53<45:15, 13.58s/it]
extract-train:  77%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                          | 656/855 [2:29:06<45:09, 13.61s/it]
extract-train:  77%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                          | 657/855 [2:29:21<45:48, 13.88s/it]
extract-train:  77%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                          | 658/855 [2:29:36<46:44, 14.24s/it]
extract-train:  77%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                          | 659/855 [2:29:51<47:04, 14.41s/it]
extract-train:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                          | 660/855 [2:30:05<46:23, 14.27s/it]
extract-train:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                         | 661/855 [2:30:19<45:56, 14.21s/it]
extract-train:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                         | 662/855 [2:30:33<45:16, 14.07s/it]
extract-train:  78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                         | 663/855 [2:30:46<44:03, 13.77s/it]
extract-train:  78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                         | 664/855 [2:30:58<42:23, 13.32s/it]
extract-train:  78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                         | 665/855 [2:31:12<42:33, 13.44s/it]
extract-train:  78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                        | 666/855 [2:31:24<41:37, 13.21s/it]
extract-train:  78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                        | 667/855 [2:31:38<41:35, 13.27s/it]
extract-train:  78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                        | 668/855 [2:31:51<41:00, 13.16s/it]
extract-train:  78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                        | 669/855 [2:32:04<40:52, 13.19s/it]
extract-train:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                       | 670/855 [2:32:18<41:46, 13.55s/it]
extract-train:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                       | 671/855 [2:32:32<41:45, 13.62s/it]
extract-train:  79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                       | 672/855 [2:32:46<41:54, 13.74s/it]
extract-train:  79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                       | 673/855 [2:33:00<42:06, 13.88s/it]
extract-train:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                       | 674/855 [2:33:15<42:11, 13.98s/it]
extract-train:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                      | 675/855 [2:33:30<43:00, 14.34s/it]
extract-train:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                      | 676/855 [2:33:44<42:37, 14.29s/it]
extract-train:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                      | 677/855 [2:33:58<42:06, 14.19s/it]
extract-train:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                      | 678/855 [2:34:11<41:21, 14.02s/it]
extract-train:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                      | 679/855 [2:34:26<41:11, 14.04s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                     | 680/855 [2:34:40<41:04, 14.08s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                     | 681/855 [2:34:53<40:28, 13.96s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                     | 682/855 [2:35:08<40:34, 14.07s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                     | 683/855 [2:35:22<40:31, 14.14s/it]
extract-train:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                    | 684/855 [2:35:35<39:37, 13.90s/it]
extract-train:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                    | 685/855 [2:35:49<39:17, 13.87s/it]
extract-train:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                    | 686/855 [2:36:03<39:04, 13.87s/it]
extract-train:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                    | 687/855 [2:36:18<39:21, 14.06s/it]
extract-train:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                    | 688/855 [2:36:32<39:27, 14.18s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                   | 689/855 [2:36:46<39:11, 14.17s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                   | 690/855 [2:37:01<39:12, 14.26s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                   | 691/855 [2:37:15<39:03, 14.29s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                   | 692/855 [2:37:29<38:33, 14.20s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                  | 693/855 [2:37:44<38:47, 14.37s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                  | 694/855 [2:37:58<38:10, 14.23s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                  | 695/855 [2:38:11<37:26, 14.04s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                  | 696/855 [2:38:25<37:13, 14.05s/it]
extract-train:  82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                  | 697/855 [2:38:40<37:20, 14.18s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                 | 698/855 [2:38:54<37:08, 14.20s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                 | 699/855 [2:39:07<36:11, 13.92s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                 | 700/855 [2:39:21<35:59, 13.93s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                 | 701/855 [2:39:34<34:52, 13.59s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                 | 702/855 [2:39:48<34:36, 13.57s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                | 703/855 [2:40:00<33:42, 13.30s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                | 704/855 [2:40:14<33:29, 13.31s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                | 705/855 [2:40:27<33:01, 13.21s/it]
extract-train:  83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                | 706/855 [2:40:39<32:14, 12.99s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                               | 707/855 [2:40:51<31:34, 12.80s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                               | 708/855 [2:41:04<31:18, 12.78s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                               | 709/855 [2:41:16<30:43, 12.63s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                               | 710/855 [2:41:29<30:08, 12.47s/it]
extract-train:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                               | 711/855 [2:41:41<29:54, 12.46s/it]
extract-train:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                              | 712/855 [2:41:54<29:49, 12.52s/it]
extract-train:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                              | 713/855 [2:42:06<29:40, 12.54s/it]
extract-train:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                              | 714/855 [2:42:20<30:00, 12.77s/it]
extract-train:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                              | 715/855 [2:42:32<29:40, 12.71s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                              | 716/855 [2:42:44<29:01, 12.53s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                             | 717/855 [2:42:57<28:55, 12.58s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                             | 718/855 [2:43:09<28:30, 12.48s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                             | 719/855 [2:43:21<28:04, 12.39s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                             | 720/855 [2:43:34<28:01, 12.45s/it]
extract-train:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                            | 721/855 [2:43:46<27:37, 12.37s/it]
extract-train:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                            | 722/855 [2:43:58<27:22, 12.35s/it]
extract-train:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                            | 723/855 [2:44:10<26:43, 12.15s/it]
extract-train:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                            | 724/855 [2:44:23<26:57, 12.35s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                            | 725/855 [2:44:35<26:51, 12.40s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                           | 726/855 [2:44:49<27:34, 12.82s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                           | 727/855 [2:45:05<29:14, 13.71s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                           | 728/855 [2:45:19<29:14, 13.81s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                           | 729/855 [2:45:33<29:13, 13.92s/it]
extract-train:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                           | 730/855 [2:45:47<28:51, 13.85s/it]
extract-train:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                          | 731/855 [2:46:01<28:43, 13.90s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                          | 732/855 [2:46:15<28:46, 14.03s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                          | 733/855 [2:46:29<28:03, 13.80s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                          | 734/855 [2:46:41<27:04, 13.42s/it]
extract-train:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                         | 735/855 [2:46:54<26:22, 13.19s/it]
extract-train:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                         | 736/855 [2:47:06<25:52, 13.04s/it]
extract-train:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                         | 737/855 [2:47:19<25:09, 12.79s/it]
extract-train:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                         | 738/855 [2:47:31<24:27, 12.55s/it]
extract-train:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                         | 739/855 [2:47:43<24:10, 12.50s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                        | 740/855 [2:47:56<24:28, 12.77s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                        | 741/855 [2:48:09<24:13, 12.75s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                        | 742/855 [2:48:21<23:48, 12.64s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                        | 743/855 [2:48:33<23:13, 12.44s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                        | 744/855 [2:48:46<23:02, 12.46s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                       | 745/855 [2:48:59<23:02, 12.56s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                       | 746/855 [2:49:11<22:34, 12.43s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                       | 747/855 [2:49:24<22:39, 12.58s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                       | 748/855 [2:49:37<22:31, 12.63s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                      | 749/855 [2:49:49<22:19, 12.64s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                      | 750/855 [2:50:01<21:52, 12.50s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                      | 751/855 [2:50:14<21:51, 12.61s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                      | 752/855 [2:50:28<22:17, 12.98s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                      | 753/855 [2:50:43<23:01, 13.54s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                     | 754/855 [2:50:57<23:06, 13.73s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                     | 755/855 [2:51:11<23:04, 13.85s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                     | 756/855 [2:51:25<22:38, 13.72s/it]
extract-train:  89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                     | 757/855 [2:51:37<21:49, 13.36s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                    | 758/855 [2:51:50<21:10, 13.09s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                    | 759/855 [2:52:02<20:29, 12.80s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                    | 760/855 [2:52:15<20:15, 12.80s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                    | 761/855 [2:52:28<20:09, 12.87s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                    | 762/855 [2:52:40<19:48, 12.78s/it]
extract-train:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                   | 763/855 [2:52:53<19:40, 12.84s/it]
extract-train:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                   | 764/855 [2:53:06<19:19, 12.74s/it]
extract-train:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                   | 765/855 [2:53:18<19:05, 12.73s/it]
extract-train:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                   | 766/855 [2:53:31<18:39, 12.58s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                   | 767/855 [2:53:44<18:36, 12.69s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                  | 768/855 [2:53:56<18:28, 12.74s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                  | 769/855 [2:54:09<18:05, 12.62s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                  | 770/855 [2:54:21<17:42, 12.50s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                  | 771/855 [2:54:33<17:20, 12.39s/it]
extract-train:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                 | 772/855 [2:54:46<17:11, 12.43s/it]
extract-train:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                 | 773/855 [2:54:58<17:02, 12.47s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                 | 774/855 [2:55:10<16:44, 12.40s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                 | 775/855 [2:55:23<16:41, 12.52s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                 | 776/855 [2:55:35<16:19, 12.40s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                | 777/855 [2:55:47<15:52, 12.21s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                | 778/855 [2:56:00<15:50, 12.34s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                | 779/855 [2:56:12<15:32, 12.27s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                | 780/855 [2:56:24<15:15, 12.21s/it]
extract-train:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                | 781/855 [2:56:38<15:38, 12.69s/it]
extract-train:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎               | 782/855 [2:56:50<15:25, 12.68s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌               | 783/855 [2:57:03<15:08, 12.61s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋               | 784/855 [2:57:15<14:48, 12.51s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉               | 785/855 [2:57:27<14:26, 12.38s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏              | 786/855 [2:57:39<14:07, 12.28s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎              | 787/855 [2:57:51<13:51, 12.22s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌              | 788/855 [2:58:04<13:54, 12.45s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊              | 789/855 [2:58:17<13:37, 12.38s/it]
extract-train:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 790/855 [2:58:29<13:30, 12.47s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏             | 791/855 [2:58:42<13:22, 12.54s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍             | 792/855 [2:58:55<13:11, 12.57s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋             | 793/855 [2:59:07<13:00, 12.58s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊             | 794/855 [2:59:19<12:40, 12.46s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████             | 795/855 [2:59:32<12:38, 12.65s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎            | 796/855 [2:59:45<12:27, 12.67s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌            | 797/855 [2:59:58<12:12, 12.63s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋            | 798/855 [3:00:10<11:57, 12.60s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉            | 799/855 [3:00:22<11:32, 12.37s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏           | 800/855 [3:00:34<11:14, 12.27s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍           | 801/855 [3:00:46<11:04, 12.31s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌           | 802/855 [3:00:59<10:49, 12.26s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊           | 803/855 [3:01:11<10:39, 12.30s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████           | 804/855 [3:01:23<10:26, 12.29s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏          | 805/855 [3:01:36<10:21, 12.44s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍          | 806/855 [3:01:48<10:03, 12.31s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋          | 807/855 [3:02:00<09:47, 12.25s/it]
extract-train:  95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉          | 808/855 [3:02:13<09:43, 12.41s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████          | 809/855 [3:02:25<09:28, 12.36s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎         | 810/855 [3:02:38<09:24, 12.55s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌         | 811/855 [3:02:51<09:12, 12.56s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋         | 812/855 [3:03:03<09:01, 12.60s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉         | 813/855 [3:03:16<08:48, 12.58s/it]
extract-train:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏        | 814/855 [3:03:29<08:35, 12.58s/it]
extract-train:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍        | 815/855 [3:03:41<08:17, 12.44s/it]
extract-train:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌        | 816/855 [3:03:54<08:09, 12.55s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊        | 817/855 [3:04:06<07:52, 12.44s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████        | 818/855 [3:04:18<07:35, 12.32s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎       | 819/855 [3:04:29<07:14, 12.07s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍       | 820/855 [3:04:41<07:02, 12.08s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋       | 821/855 [3:04:54<06:53, 12.16s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉       | 822/855 [3:05:06<06:47, 12.34s/it]
extract-train:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████       | 823/855 [3:05:20<06:47, 12.73s/it]
extract-train:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎      | 824/855 [3:05:33<06:35, 12.75s/it]
extract-train:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌      | 825/855 [3:05:45<06:17, 12.58s/it]
extract-train:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊      | 826/855 [3:05:58<06:05, 12.59s/it]
extract-train:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉      | 827/855 [3:06:10<05:52, 12.58s/it]
extract-train:  97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏     | 828/855 [3:06:23<05:37, 12.50s/it]
extract-train:  97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍     | 829/855 [3:06:35<05:24, 12.47s/it]
extract-train:  97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌     | 830/855 [3:06:47<05:11, 12.48s/it]
extract-train:  97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊     | 831/855 [3:07:00<05:00, 12.54s/it]
extract-train:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████     | 832/855 [3:07:12<04:46, 12.46s/it]
extract-train:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎    | 833/855 [3:07:25<04:31, 12.36s/it]
extract-train:  98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍    | 834/855 [3:07:37<04:20, 12.41s/it]
extract-train:  98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋    | 835/855 [3:07:49<04:04, 12.25s/it]
extract-train:  98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉    | 836/855 [3:08:01<03:53, 12.30s/it]
extract-train:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏   | 837/855 [3:08:15<03:47, 12.64s/it]
extract-train:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎   | 838/855 [3:08:27<03:30, 12.37s/it]
extract-train:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌   | 839/855 [3:08:39<03:17, 12.36s/it]
extract-train:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊   | 840/855 [3:08:51<03:03, 12.21s/it]
extract-train:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉   | 841/855 [3:09:03<02:51, 12.26s/it]
extract-train:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏  | 842/855 [3:09:15<02:39, 12.25s/it]
extract-train:  99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍  | 843/855 [3:09:27<02:26, 12.21s/it]
extract-train:  99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋  | 844/855 [3:09:39<02:13, 12.10s/it]
extract-train:  99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊  | 845/855 [3:09:51<02:00, 12.02s/it]
extract-train:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████  | 846/855 [3:10:04<01:49, 12.22s/it]
extract-train:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 847/855 [3:10:16<01:37, 12.25s/it]
extract-train:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 848/855 [3:10:29<01:26, 12.42s/it]
extract-train:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 849/855 [3:10:41<01:14, 12.46s/it]
extract-train:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 850/855 [3:10:54<01:02, 12.41s/it]
extract-train: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 851/855 [3:11:07<00:50, 12.63s/it]
extract-train: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 852/855 [3:11:20<00:38, 12.72s/it]
extract-train: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 853/855 [3:11:32<00:24, 12.49s/it]
extract-train: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 854/855 [3:11:44<00:12, 12.50s/it]
extract-train: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 855/855 [3:11:56<00:00, 12.33s/it]
                                                                                                                                                                                                                                                
[2026-05-12 00:14:28,837][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 00:14:28,879][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+
extract-validation:   0%|                                                                                                                                                                                               | 0/214 [00:00<?, ?it/s]
extract-validation:   0%|▊                                                                                                                                                                                      | 1/214 [00:12<45:42, 12.87s/it]
extract-validation:   1%|█▋                                                                                                                                                                                     | 2/214 [00:25<43:56, 12.44s/it]
extract-validation:   1%|██▌                                                                                                                                                                                    | 3/214 [00:38<45:15, 12.87s/it]
extract-validation:   2%|███▍                                                                                                                                                                                   | 4/214 [00:50<44:37, 12.75s/it]
extract-validation:   2%|████▎                                                                                                                                                                                  | 5/214 [01:03<44:17, 12.71s/it]
extract-validation:   3%|█████▏                                                                                                                                                                                 | 6/214 [01:17<44:55, 12.96s/it]
extract-validation:   3%|█████▉                                                                                                                                                                                 | 7/214 [01:29<44:39, 12.94s/it]
extract-validation:   4%|██████▊                                                                                                                                                                                | 8/214 [01:41<43:15, 12.60s/it]
extract-validation:   4%|███████▋                                                                                                                                                                               | 9/214 [01:54<43:00, 12.59s/it]
extract-validation:   5%|████████▌                                                                                                                                                                             | 10/214 [02:06<42:27, 12.49s/it]
extract-validation:   5%|█████████▎                                                                                                                                                                            | 11/214 [02:19<42:44, 12.63s/it]
extract-validation:   6%|██████████▏                                                                                                                                                                           | 12/214 [02:33<43:48, 13.01s/it]
extract-validation:   6%|███████████                                                                                                                                                                           | 13/214 [02:47<44:37, 13.32s/it]
extract-validation:   7%|███████████▉                                                                                                                                                                          | 14/214 [03:01<45:04, 13.52s/it]
extract-validation:   7%|████████████▊                                                                                                                                                                         | 15/214 [03:15<45:18, 13.66s/it]
extract-validation:   7%|█████████████▌                                                                                                                                                                        | 16/214 [03:30<46:04, 13.96s/it]
extract-validation:   8%|██████████████▍                                                                                                                                                                       | 17/214 [03:44<46:09, 14.06s/it]
extract-validation:   8%|███████████████▎                                                                                                                                                                      | 18/214 [03:56<43:55, 13.45s/it]
extract-validation:   9%|████████████████▏                                                                                                                                                                     | 19/214 [04:10<43:59, 13.53s/it]
extract-validation:   9%|█████████████████                                                                                                                                                                     | 20/214 [04:22<43:01, 13.31s/it]
extract-validation:  10%|█████████████████▊                                                                                                                                                                    | 21/214 [04:34<41:24, 12.87s/it]
extract-validation:  10%|██████████████████▋                                                                                                                                                                   | 22/214 [04:47<40:40, 12.71s/it]
extract-validation:  11%|███████████████████▌                                                                                                                                                                  | 23/214 [04:59<40:02, 12.58s/it]
extract-validation:  11%|████████████████████▍                                                                                                                                                                 | 24/214 [05:11<39:33, 12.49s/it]
extract-validation:  12%|█████████████████████▎                                                                                                                                                                | 25/214 [05:24<39:17, 12.47s/it]
extract-validation:  12%|██████████████████████                                                                                                                                                                | 26/214 [05:36<39:03, 12.47s/it]
extract-validation:  13%|██████████████████████▉                                                                                                                                                               | 27/214 [05:49<39:15, 12.60s/it]
extract-validation:  13%|███████████████████████▊                                                                                                                                                              | 28/214 [06:01<38:48, 12.52s/it]
extract-validation:  14%|████████████████████████▋                                                                                                                                                             | 29/214 [06:14<38:56, 12.63s/it]
extract-validation:  14%|█████████████████████████▌                                                                                                                                                            | 30/214 [06:27<38:39, 12.61s/it]
extract-validation:  14%|██████████████████████████▎                                                                                                                                                           | 31/214 [06:39<38:16, 12.55s/it]
extract-validation:  15%|███████████████████████████▏                                                                                                                                                          | 32/214 [06:52<37:58, 12.52s/it]
extract-validation:  15%|████████████████████████████                                                                                                                                                          | 33/214 [07:05<38:48, 12.86s/it]
extract-validation:  16%|████████████████████████████▉                                                                                                                                                         | 34/214 [07:17<37:44, 12.58s/it]
extract-validation:  16%|█████████████████████████████▊                                                                                                                                                        | 35/214 [07:30<37:38, 12.62s/it]
extract-validation:  17%|██████████████████████████████▌                                                                                                                                                       | 36/214 [07:43<37:26, 12.62s/it]
extract-validation:  17%|███████████████████████████████▍                                                                                                                                                      | 37/214 [07:56<37:49, 12.82s/it]
extract-validation:  18%|████████████████████████████████▎                                                                                                                                                     | 38/214 [08:09<37:50, 12.90s/it]
extract-validation:  18%|█████████████████████████████████▏                                                                                                                                                    | 39/214 [08:22<37:20, 12.80s/it]
extract-validation:  19%|██████████████████████████████████                                                                                                                                                    | 40/214 [08:34<36:49, 12.70s/it]
extract-validation:  19%|██████████████████████████████████▊                                                                                                                                                   | 41/214 [08:47<36:42, 12.73s/it]
extract-validation:  20%|███████████████████████████████████▋                                                                                                                                                  | 42/214 [09:00<36:38, 12.78s/it]
extract-validation:  20%|████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                 | 43/214 [09:13<36:32, 12.82s/it]
extract-validation:  21%|█████████████████████████████████████▍                                                                                                                                                | 44/214 [09:25<35:45, 12.62s/it]
extract-validation:  21%|██████████████████████████████████████▎                                                                                                                                               | 45/214 [09:38<35:45, 12.69s/it]
extract-validation:  21%|███████████████████████████████████████                                                                                                                                               | 46/214 [09:50<35:00, 12.50s/it]
extract-validation:  22%|███████████████████████████████████████▉                                                                                                                                              | 47/214 [10:03<35:41, 12.83s/it]
extract-validation:  22%|████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                             | 48/214 [10:16<35:47, 12.94s/it]
extract-validation:  23%|█████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                            | 49/214 [10:29<34:58, 12.72s/it]
extract-validation:  23%|██████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                           | 50/214 [10:42<35:10, 12.87s/it]
extract-validation:  24%|███████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                          | 51/214 [10:54<34:38, 12.75s/it]
extract-validation:  24%|████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                         | 52/214 [11:07<34:20, 12.72s/it]
extract-validation:  25%|█████████████████████████████████████████████                                                                                                                                         | 53/214 [11:19<33:40, 12.55s/it]
extract-validation:  25%|█████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                        | 54/214 [11:32<33:28, 12.55s/it]
extract-validation:  26%|██████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                       | 55/214 [11:44<33:18, 12.57s/it]
extract-validation:  26%|███████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                      | 56/214 [11:57<33:00, 12.53s/it]
extract-validation:  27%|████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                     | 57/214 [12:09<32:35, 12.46s/it]
extract-validation:  27%|█████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                    | 58/214 [12:22<32:24, 12.46s/it]
extract-validation:  28%|██████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                   | 59/214 [12:34<32:10, 12.45s/it]
extract-validation:  28%|███████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                   | 60/214 [12:47<32:10, 12.54s/it]
extract-validation:  29%|███████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                  | 61/214 [13:00<32:36, 12.79s/it]
extract-validation:  29%|████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                 | 62/214 [13:13<32:10, 12.70s/it]
extract-validation:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                | 63/214 [13:25<31:55, 12.68s/it]
extract-validation:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                               | 64/214 [13:38<31:37, 12.65s/it]
extract-validation:  30%|███████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                              | 65/214 [13:50<31:13, 12.57s/it]
extract-validation:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                             | 66/214 [14:03<30:54, 12.53s/it]
extract-validation:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                             | 67/214 [14:15<30:52, 12.60s/it]
extract-validation:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                            | 68/214 [14:28<30:25, 12.51s/it]
extract-validation:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                           | 69/214 [14:40<30:05, 12.45s/it]
extract-validation:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                          | 70/214 [14:52<29:50, 12.43s/it]
extract-validation:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                         | 71/214 [15:05<29:45, 12.48s/it]
extract-validation:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                        | 72/214 [15:17<29:12, 12.34s/it]
extract-validation:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                        | 73/214 [15:29<29:02, 12.36s/it]
extract-validation:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                       | 74/214 [15:42<29:11, 12.51s/it]
extract-validation:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                      | 75/214 [15:56<30:07, 13.01s/it]
extract-validation:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                     | 76/214 [16:09<29:30, 12.83s/it]
extract-validation:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                    | 77/214 [16:21<28:44, 12.59s/it]
extract-validation:  36%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                   | 78/214 [16:35<29:30, 13.02s/it]
extract-validation:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                  | 79/214 [16:49<30:05, 13.38s/it]
extract-validation:  37%|████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                  | 80/214 [17:02<29:40, 13.29s/it]
extract-validation:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                 | 81/214 [17:15<28:51, 13.02s/it]
extract-validation:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                | 82/214 [17:27<28:30, 12.96s/it]
extract-validation:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                               | 83/214 [17:40<28:17, 12.96s/it]
extract-validation:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                              | 84/214 [17:55<29:25, 13.58s/it]
extract-validation:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                             | 85/214 [18:10<29:41, 13.81s/it]
extract-validation:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                            | 86/214 [18:24<29:50, 13.99s/it]
extract-validation:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                            | 87/214 [18:40<31:02, 14.66s/it]
extract-validation:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                           | 88/214 [18:56<31:41, 15.09s/it]
extract-validation:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                          | 89/214 [19:11<30:56, 14.85s/it]
extract-validation:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                         | 90/214 [19:25<30:18, 14.67s/it]
extract-validation:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                        | 91/214 [19:37<28:15, 13.79s/it]
extract-validation:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                       | 92/214 [19:49<27:09, 13.36s/it]
extract-validation:  43%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                       | 93/214 [20:02<26:40, 13.22s/it]
extract-validation:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                      | 94/214 [20:14<25:52, 12.94s/it]
extract-validation:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                     | 95/214 [20:27<25:26, 12.83s/it]
extract-validation:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                    | 96/214 [20:40<25:18, 12.87s/it]
extract-validation:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                   | 97/214 [20:52<24:59, 12.81s/it]
extract-validation:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                  | 98/214 [21:05<24:36, 12.73s/it]
extract-validation:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                 | 99/214 [21:18<24:27, 12.76s/it]
extract-validation:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                | 100/214 [21:31<24:24, 12.85s/it]
extract-validation:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                               | 101/214 [21:44<24:11, 12.84s/it]
extract-validation:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                              | 102/214 [21:57<24:03, 12.89s/it]
extract-validation:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                              | 103/214 [22:09<23:41, 12.81s/it]
extract-validation:  49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                             | 104/214 [22:22<23:39, 12.91s/it]
extract-validation:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                            | 105/214 [22:35<23:00, 12.67s/it]
extract-validation:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                           | 106/214 [22:47<22:41, 12.61s/it]
extract-validation:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                          | 107/214 [23:00<22:35, 12.67s/it]
extract-validation:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                         | 108/214 [23:12<22:11, 12.56s/it]
extract-validation:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                        | 109/214 [23:25<21:59, 12.57s/it]
extract-validation:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                        | 110/214 [23:37<21:39, 12.49s/it]
extract-validation:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                       | 111/214 [23:49<21:19, 12.42s/it]
extract-validation:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                      | 112/214 [24:02<21:03, 12.39s/it]
extract-validation:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                     | 113/214 [24:15<21:10, 12.58s/it]
extract-validation:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                    | 114/214 [24:28<21:31, 12.91s/it]
extract-validation:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                   | 115/214 [24:40<20:53, 12.66s/it]
extract-validation:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                   | 116/214 [24:53<20:30, 12.55s/it]
extract-validation:  55%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                  | 117/214 [25:05<20:19, 12.57s/it]
extract-validation:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                 | 118/214 [25:18<20:24, 12.75s/it]
extract-validation:  56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                | 119/214 [25:31<20:02, 12.66s/it]
extract-validation:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                               | 120/214 [25:44<19:54, 12.70s/it]
extract-validation:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                              | 121/214 [25:56<19:34, 12.63s/it]
extract-validation:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                             | 122/214 [26:09<19:26, 12.68s/it]
extract-validation:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                             | 123/214 [26:22<19:12, 12.67s/it]
extract-validation:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                            | 124/214 [26:34<18:56, 12.63s/it]
extract-validation:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                           | 125/214 [26:47<18:39, 12.58s/it]
extract-validation:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                          | 126/214 [26:59<18:18, 12.49s/it]
extract-validation:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                         | 127/214 [27:12<18:26, 12.72s/it]
extract-validation:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                        | 128/214 [27:25<18:12, 12.70s/it]
extract-validation:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                        | 129/214 [27:37<17:48, 12.58s/it]
extract-validation:  61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                       | 130/214 [27:49<17:27, 12.47s/it]
extract-validation:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                      | 131/214 [28:02<17:09, 12.40s/it]
extract-validation:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                     | 132/214 [28:14<16:53, 12.36s/it]
extract-validation:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                    | 133/214 [28:26<16:44, 12.40s/it]
extract-validation:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                   | 134/214 [28:39<16:32, 12.41s/it]
extract-validation:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                  | 135/214 [28:51<16:18, 12.38s/it]
extract-validation:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                  | 136/214 [29:03<16:03, 12.35s/it]
extract-validation:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                 | 137/214 [29:16<15:46, 12.30s/it]
extract-validation:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                | 138/214 [29:28<15:34, 12.29s/it]
extract-validation:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                               | 139/214 [29:40<15:30, 12.41s/it]
extract-validation:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                              | 140/214 [29:53<15:26, 12.52s/it]
extract-validation:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                             | 141/214 [30:06<15:16, 12.56s/it]
extract-validation:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                             | 142/214 [30:19<15:13, 12.68s/it]
extract-validation:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                            | 143/214 [30:32<15:01, 12.70s/it]
extract-validation:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                           | 144/214 [30:45<14:59, 12.85s/it]
extract-validation:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                          | 145/214 [30:57<14:26, 12.56s/it]
extract-validation:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                         | 146/214 [31:09<14:04, 12.41s/it]
extract-validation:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                        | 147/214 [31:21<13:52, 12.43s/it]
extract-validation:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                       | 148/214 [31:34<13:40, 12.44s/it]
extract-validation:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                       | 149/214 [31:47<13:36, 12.56s/it]
extract-validation:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                      | 150/214 [31:58<13:09, 12.34s/it]
extract-validation:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                     | 151/214 [32:11<12:56, 12.32s/it]
extract-validation:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                    | 152/214 [32:23<12:43, 12.32s/it]
extract-validation:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                   | 153/214 [32:36<12:39, 12.45s/it]
extract-validation:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                  | 154/214 [32:48<12:24, 12.40s/it]
extract-validation:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                  | 155/214 [33:01<12:16, 12.49s/it]
extract-validation:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                 | 156/214 [33:14<12:15, 12.69s/it]
extract-validation:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                | 157/214 [33:27<12:05, 12.73s/it]
extract-validation:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                               | 158/214 [33:39<11:42, 12.55s/it]
extract-validation:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                              | 159/214 [33:52<11:37, 12.68s/it]
extract-validation:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                             | 160/214 [34:04<11:16, 12.53s/it]
extract-validation:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                            | 161/214 [34:16<11:01, 12.48s/it]
extract-validation:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                            | 162/214 [34:29<10:45, 12.41s/it]
extract-validation:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                           | 163/214 [34:41<10:36, 12.49s/it]
extract-validation:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                          | 164/214 [34:53<10:14, 12.29s/it]
extract-validation:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                         | 165/214 [35:05<09:59, 12.23s/it]
extract-validation:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                        | 166/214 [35:18<09:51, 12.33s/it]
extract-validation:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                       | 167/214 [35:30<09:43, 12.42s/it]
extract-validation:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                       | 168/214 [35:43<09:31, 12.43s/it]
extract-validation:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                      | 169/214 [35:55<09:19, 12.44s/it]
extract-validation:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                     | 170/214 [36:08<09:15, 12.62s/it]
extract-validation:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                    | 171/214 [36:21<08:58, 12.51s/it]
extract-validation:  80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                   | 172/214 [36:33<08:43, 12.45s/it]
extract-validation:  81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                  | 173/214 [36:45<08:30, 12.45s/it]
extract-validation:  81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                 | 174/214 [36:58<08:16, 12.42s/it]
extract-validation:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                 | 175/214 [37:10<08:04, 12.43s/it]
extract-validation:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                | 176/214 [37:23<07:55, 12.50s/it]
extract-validation:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                               | 177/214 [37:35<07:41, 12.48s/it]
extract-validation:  83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                              | 178/214 [37:48<07:29, 12.48s/it]
extract-validation:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                             | 179/214 [38:00<07:16, 12.46s/it]
extract-validation:  84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                            | 180/214 [38:12<06:59, 12.35s/it]
extract-validation:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                            | 181/214 [38:24<06:43, 12.22s/it]
extract-validation:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                           | 182/214 [38:36<06:31, 12.23s/it]
extract-validation:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                          | 183/214 [38:49<06:23, 12.37s/it]
extract-validation:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                         | 184/214 [39:02<06:15, 12.53s/it]
extract-validation:  86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                        | 185/214 [39:15<06:08, 12.69s/it]
extract-validation:  87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                       | 186/214 [39:28<05:55, 12.69s/it]
extract-validation:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                      | 187/214 [39:40<05:40, 12.60s/it]
extract-validation:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                      | 188/214 [39:52<05:24, 12.49s/it]
extract-validation:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                     | 189/214 [40:04<05:09, 12.38s/it]
extract-validation:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                    | 190/214 [40:18<05:06, 12.76s/it]
extract-validation:  89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                   | 191/214 [40:32<04:58, 12.99s/it]
extract-validation:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                  | 192/214 [40:45<04:48, 13.10s/it]
extract-validation:  90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                 | 193/214 [41:00<04:43, 13.52s/it]
extract-validation:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                 | 194/214 [41:13<04:32, 13.64s/it]
extract-validation:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                | 195/214 [41:26<04:15, 13.42s/it]
extract-validation:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊               | 196/214 [41:40<04:04, 13.58s/it]
extract-validation:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌              | 197/214 [41:54<03:53, 13.71s/it]
extract-validation:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍             | 198/214 [42:07<03:34, 13.43s/it]
extract-validation:  93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎            | 199/214 [42:21<03:22, 13.50s/it]
extract-validation:  93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏           | 200/214 [42:34<03:06, 13.33s/it]
extract-validation:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████           | 201/214 [42:46<02:50, 13.11s/it]
extract-validation:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊          | 202/214 [42:59<02:34, 12.86s/it]
extract-validation:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋         | 203/214 [43:10<02:18, 12.55s/it]
extract-validation:  95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌        | 204/214 [43:23<02:05, 12.56s/it]
extract-validation:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍       | 205/214 [43:36<01:53, 12.63s/it]
extract-validation:  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏      | 206/214 [43:48<01:39, 12.43s/it]
extract-validation:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████      | 207/214 [44:00<01:27, 12.52s/it]
extract-validation:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉     | 208/214 [44:13<01:15, 12.58s/it]
extract-validation:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊    | 209/214 [44:26<01:02, 12.56s/it]
extract-validation:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌   | 210/214 [44:39<00:50, 12.69s/it]
extract-validation:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍  | 211/214 [44:52<00:38, 12.83s/it]
extract-validation:  99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 212/214 [45:05<00:25, 12.88s/it]
extract-validation: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 213/214 [45:17<00:12, 12.78s/it]
extract-validation: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 214/214 [45:28<00:00, 12.22s/it]
                                                                                                                                                                                                                                                
[2026-05-12 01:00:07,174][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 01:00:07,221][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+
extract-test:   0%|                                                                                                                                                                                                     | 0/131 [00:00<?, ?it/s]
extract-test:   1%|█▍                                                                                                                                                                                           | 1/131 [00:12<27:54, 12.88s/it]
extract-test:   2%|██▉                                                                                                                                                                                          | 2/131 [00:26<28:19, 13.18s/it]
extract-test:   2%|████▎                                                                                                                                                                                        | 3/131 [00:38<26:56, 12.63s/it]
extract-test:   3%|█████▊                                                                                                                                                                                       | 4/131 [00:50<26:04, 12.32s/it]
extract-test:   4%|███████▏                                                                                                                                                                                     | 5/131 [01:02<25:59, 12.38s/it]
extract-test:   5%|████████▋                                                                                                                                                                                    | 6/131 [01:14<25:26, 12.21s/it]
extract-test:   5%|██████████                                                                                                                                                                                   | 7/131 [01:27<25:50, 12.51s/it]
extract-test:   6%|███████████▌                                                                                                                                                                                 | 8/131 [01:41<26:42, 13.03s/it]
extract-test:   7%|████████████▉                                                                                                                                                                                | 9/131 [01:54<26:21, 12.96s/it]
extract-test:   8%|██████████████▎                                                                                                                                                                             | 10/131 [02:08<26:55, 13.35s/it]
extract-test:   8%|███████████████▊                                                                                                                                                                            | 11/131 [02:21<26:24, 13.20s/it]
extract-test:   9%|█████████████████▏                                                                                                                                                                          | 12/131 [02:35<26:26, 13.33s/it]
extract-test:  10%|██████████████████▋                                                                                                                                                                         | 13/131 [02:48<26:20, 13.40s/it]
extract-test:  11%|████████████████████                                                                                                                                                                        | 14/131 [03:01<25:59, 13.33s/it]
extract-test:  11%|█████████████████████▌                                                                                                                                                                      | 15/131 [03:14<25:35, 13.23s/it]
extract-test:  12%|██████████████████████▉                                                                                                                                                                     | 16/131 [03:27<25:12, 13.15s/it]
extract-test:  13%|████████████████████████▍                                                                                                                                                                   | 17/131 [03:40<24:44, 13.02s/it]
extract-test:  14%|█████████████████████████▊                                                                                                                                                                  | 18/131 [03:52<23:49, 12.65s/it]
extract-test:  15%|███████████████████████████▎                                                                                                                                                                | 19/131 [04:04<23:10, 12.41s/it]
extract-test:  15%|████████████████████████████▋                                                                                                                                                               | 20/131 [04:16<22:41, 12.26s/it]
extract-test:  16%|██████████████████████████████▏                                                                                                                                                             | 21/131 [04:28<22:19, 12.18s/it]
extract-test:  17%|███████████████████████████████▌                                                                                                                                                            | 22/131 [04:39<21:45, 11.98s/it]
extract-test:  18%|█████████████████████████████████                                                                                                                                                           | 23/131 [04:52<22:04, 12.26s/it]
extract-test:  18%|██████████████████████████████████▍                                                                                                                                                         | 24/131 [05:05<21:57, 12.31s/it]
extract-test:  19%|███████████████████████████████████▉                                                                                                                                                        | 25/131 [05:16<21:20, 12.08s/it]
extract-test:  20%|█████████████████████████████████████▎                                                                                                                                                      | 26/131 [05:28<21:06, 12.06s/it]
extract-test:  21%|██████████████████████████████████████▋                                                                                                                                                     | 27/131 [05:40<21:00, 12.12s/it]
extract-test:  21%|████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                                   | 28/131 [05:52<20:30, 11.95s/it]
extract-test:  22%|█████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                  | 29/131 [06:04<20:25, 12.01s/it]
extract-test:  23%|███████████████████████████████████████████                                                                                                                                                 | 30/131 [06:16<20:11, 11.99s/it]
extract-test:  24%|████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                               | 31/131 [06:28<20:01, 12.01s/it]
extract-test:  24%|█████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                              | 32/131 [06:40<19:50, 12.03s/it]
extract-test:  25%|███████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                            | 33/131 [06:53<19:56, 12.21s/it]
extract-test:  26%|████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                           | 34/131 [07:05<19:37, 12.14s/it]
extract-test:  27%|██████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                         | 35/131 [07:17<19:27, 12.16s/it]
extract-test:  27%|███████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                        | 36/131 [07:29<19:14, 12.15s/it]
extract-test:  28%|█████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                       | 37/131 [07:42<19:31, 12.46s/it]
extract-test:  29%|██████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                     | 38/131 [07:55<19:16, 12.44s/it]
extract-test:  30%|███████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                    | 39/131 [08:07<19:05, 12.45s/it]
extract-test:  31%|█████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                  | 40/131 [08:19<18:42, 12.33s/it]
extract-test:  31%|██████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                 | 41/131 [08:33<18:58, 12.65s/it]
extract-test:  32%|████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                               | 42/131 [08:45<18:50, 12.71s/it]
extract-test:  33%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                              | 43/131 [08:58<18:25, 12.56s/it]
extract-test:  34%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                            | 44/131 [09:10<18:18, 12.62s/it]
extract-test:  34%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                           | 45/131 [09:23<17:58, 12.54s/it]
extract-test:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                          | 46/131 [09:35<17:40, 12.48s/it]
extract-test:  36%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                        | 47/131 [09:47<17:13, 12.30s/it]
extract-test:  37%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                       | 48/131 [09:59<16:55, 12.23s/it]
extract-test:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                     | 49/131 [10:12<16:49, 12.31s/it]
extract-test:  38%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                    | 50/131 [10:25<16:54, 12.52s/it]
extract-test:  39%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                  | 51/131 [10:37<16:48, 12.61s/it]
extract-test:  40%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                 | 52/131 [10:50<16:41, 12.68s/it]
extract-test:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                | 53/131 [11:02<16:11, 12.46s/it]
extract-test:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                              | 54/131 [11:15<16:09, 12.59s/it]
extract-test:  42%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                             | 55/131 [11:29<16:17, 12.86s/it]
extract-test:  43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                           | 56/131 [11:41<15:54, 12.72s/it]
extract-test:  44%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                          | 57/131 [11:52<15:13, 12.35s/it]
extract-test:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                        | 58/131 [12:05<14:55, 12.27s/it]
extract-test:  45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                       | 59/131 [12:17<14:36, 12.18s/it]
extract-test:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                      | 60/131 [12:28<14:14, 12.04s/it]
extract-test:  47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                    | 61/131 [12:40<14:01, 12.02s/it]
extract-test:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                   | 62/131 [12:53<13:57, 12.13s/it]
extract-test:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                 | 63/131 [13:05<13:42, 12.09s/it]
extract-test:  49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                | 64/131 [13:16<13:26, 12.03s/it]
extract-test:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                              | 65/131 [13:30<13:42, 12.46s/it]
extract-test:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                             | 66/131 [13:41<13:12, 12.19s/it]
extract-test:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                           | 67/131 [13:55<13:22, 12.54s/it]
extract-test:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                          | 68/131 [14:08<13:17, 12.66s/it]
extract-test:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                         | 69/131 [14:22<13:33, 13.12s/it]
extract-test:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                       | 70/131 [14:37<13:50, 13.61s/it]
extract-test:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                      | 71/131 [14:50<13:27, 13.47s/it]
extract-test:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                    | 72/131 [15:04<13:24, 13.63s/it]
extract-test:  56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                   | 73/131 [15:18<13:14, 13.71s/it]
extract-test:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                 | 74/131 [15:33<13:35, 14.31s/it]
extract-test:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                | 75/131 [15:48<13:26, 14.40s/it]
extract-test:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                               | 76/131 [16:02<13:08, 14.34s/it]
extract-test:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                             | 77/131 [16:15<12:23, 13.78s/it]
extract-test:  60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                            | 78/131 [16:27<11:49, 13.38s/it]
extract-test:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                          | 79/131 [16:40<11:24, 13.16s/it]
extract-test:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                         | 80/131 [16:53<11:04, 13.03s/it]
extract-test:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                       | 81/131 [17:06<10:50, 13.01s/it]
extract-test:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                      | 82/131 [17:19<10:49, 13.25s/it]
extract-test:  63%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                     | 83/131 [17:33<10:42, 13.38s/it]
extract-test:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                   | 84/131 [17:47<10:41, 13.66s/it]
extract-test:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                  | 85/131 [18:03<10:49, 14.12s/it]
extract-test:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                | 86/131 [18:15<10:11, 13.59s/it]
extract-test:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                               | 87/131 [18:28<09:44, 13.29s/it]
extract-test:  67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                             | 88/131 [18:41<09:28, 13.22s/it]
extract-test:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                            | 89/131 [18:53<09:06, 13.00s/it]
extract-test:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                          | 90/131 [19:06<08:49, 12.92s/it]
extract-test:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                         | 91/131 [19:21<09:00, 13.50s/it]
extract-test:  70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                        | 92/131 [19:34<08:39, 13.32s/it]
extract-test:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                      | 93/131 [19:45<08:09, 12.87s/it]
extract-test:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                     | 94/131 [19:57<07:47, 12.62s/it]
extract-test:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                   | 95/131 [20:10<07:28, 12.47s/it]
extract-test:  73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                  | 96/131 [20:22<07:21, 12.60s/it]
extract-test:  74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                | 97/131 [20:35<07:07, 12.58s/it]
extract-test:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                               | 98/131 [20:48<06:56, 12.61s/it]
extract-test:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                              | 99/131 [21:00<06:38, 12.44s/it]
extract-test:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                            | 100/131 [21:12<06:23, 12.37s/it]
extract-test:  77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                          | 101/131 [21:25<06:15, 12.52s/it]
extract-test:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                         | 102/131 [21:36<05:52, 12.16s/it]
extract-test:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                        | 103/131 [21:48<05:37, 12.06s/it]
extract-test:  79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                      | 104/131 [22:00<05:24, 12.01s/it]
extract-test:  80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                     | 105/131 [22:13<05:18, 12.25s/it]
extract-test:  81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                   | 106/131 [22:25<05:08, 12.32s/it]
extract-test:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                  | 107/131 [22:37<04:50, 12.11s/it]
extract-test:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                | 108/131 [22:48<04:33, 11.90s/it]
extract-test:  83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                               | 109/131 [23:00<04:20, 11.84s/it]
extract-test:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                              | 110/131 [23:11<04:07, 11.77s/it]
extract-test:  85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                            | 111/131 [23:22<03:49, 11.46s/it]
extract-test:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                           | 112/131 [23:34<03:39, 11.56s/it]
extract-test:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                         | 113/131 [23:46<03:28, 11.60s/it]
extract-test:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                        | 114/131 [23:58<03:19, 11.72s/it]
extract-test:  88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                      | 115/131 [24:10<03:10, 11.92s/it]
extract-test:  89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                     | 116/131 [24:21<02:56, 11.77s/it]
extract-test:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                    | 117/131 [24:34<02:45, 11.85s/it]
extract-test:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                  | 118/131 [24:46<02:34, 11.90s/it]
extract-test:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                 | 119/131 [24:58<02:26, 12.19s/it]
extract-test:  92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎               | 120/131 [25:11<02:14, 12.21s/it]
extract-test:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋              | 121/131 [25:22<02:00, 12.00s/it]
extract-test:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏            | 122/131 [25:34<01:47, 11.93s/it]
extract-test:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌           | 123/131 [25:46<01:35, 11.92s/it]
extract-test:  95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████          | 124/131 [25:58<01:24, 12.05s/it]
extract-test:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍        | 125/131 [26:11<01:12, 12.15s/it]
extract-test:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊       | 126/131 [26:23<01:00, 12.15s/it]
extract-test:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎     | 127/131 [26:35<00:48, 12.22s/it]
extract-test:  98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋    | 128/131 [26:48<00:37, 12.45s/it]
extract-test:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏  | 129/131 [27:00<00:24, 12.43s/it]
extract-test:  99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 130/131 [27:13<00:12, 12.39s/it]
extract-test: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 131/131 [27:17<00:00, 10.09s/it]
                                                                                                                                                                                                                                                
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/electra_sst5_parallel.log b/topology/logs/electra_sst5_parallel.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f8fd7d5090c60c9321cb0a89fc593abcbf85f9bf
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/electra_sst5_parallel.log
@@ -0,0 +1,15 @@
+/venv/main/lib/python3.12/site-packages/torchmetrics/utilities/imports.py:23: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81.
+  from pkg_resources import DistributionNotFound, get_distribution
+Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 21:01:47,427][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 21:01:49,044][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 21:01:49,133][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+
extract-train:   0%|                                                                                                                                                                                                   | 0/1068 [00:00<?, ?it/s]
extract-train:   0%|▏                                                                                                                                                                                        | 1/1068 [00:31<9:20:28, 31.52s/it]
extract-train:   0%|▎                                                                                                                                                                                        | 2/1068 [01:00<8:49:12, 29.79s/it]
extract-train:   0%|▌                                                                                                                                                                                        | 3/1068 [01:27<8:31:57, 28.84s/it]
extract-train:   0%|▋                                                                                                                                                                                        | 4/1068 [01:59<8:48:33, 29.81s/it]
extract-train:   0%|▊                                                                                                                                                                                        | 5/1068 [02:27<8:36:32, 29.16s/it]
extract-train:   1%|█                                                                                                                                                                                        | 6/1068 [02:54<8:27:56, 28.70s/it]
extract-train:   1%|█▏                                                                                                                                                                                       | 7/1068 [03:25<8:39:26, 29.37s/it]
extract-train:   1%|█▍                                                                                                                                                                                       | 8/1068 [03:55<8:43:38, 29.64s/it]
extract-train:   1%|█▌                                                                                                                                                                                      | 9/1068 [04:45<10:32:14, 35.82s/it]
extract-train:   1%|█▋                                                                                                                                                                                     | 10/1068 [05:39<12:09:19, 41.36s/it]
extract-train:   1%|█▉                                                                                                                                                                                     | 11/1068 [06:40<13:57:54, 47.56s/it]
extract-train:   1%|██                                                                                                                                                                                     | 12/1068 [07:43<15:19:46, 52.26s/it]
extract-train:   1%|██▏                                                                                                                                                                                    | 13/1068 [08:39<15:39:22, 53.42s/it]
extract-train:   1%|██▍                                                                                                                                                                                    | 14/1068 [09:30<15:24:32, 52.63s/it]
extract-train:   1%|██▌                                                                                                                                                                                    | 15/1068 [10:15<14:40:43, 50.18s/it]
extract-train:   1%|██▋                                                                                                                                                                                    | 16/1068 [10:40<12:29:42, 42.76s/it]
extract-train:   2%|██▉                                                                                                                                                                                    | 17/1068 [11:05<10:53:22, 37.30s/it]
extract-train:   2%|███                                                                                                                                                                                     | 18/1068 [11:30<9:50:10, 33.72s/it]
extract-train:   2%|███▎                                                                                                                                                                                    | 19/1068 [11:57<9:13:28, 31.66s/it]
extract-train:   2%|███▍                                                                                                                                                                                    | 20/1068 [12:24<8:49:42, 30.33s/it]
extract-train:   2%|███▌                                                                                                                                                                                    | 21/1068 [12:51<8:31:40, 29.32s/it]
extract-train:   2%|███▊                                                                                                                                                                                    | 22/1068 [13:18<8:18:41, 28.61s/it]
extract-train:   2%|███▉                                                                                                                                                                                    | 23/1068 [13:43<7:58:40, 27.48s/it]
extract-train:   2%|████▏                                                                                                                                                                                   | 24/1068 [14:11<8:00:27, 27.61s/it]
extract-train:   2%|████▎                                                                                                                                                                                   | 25/1068 [14:38<7:57:12, 27.45s/it]
extract-train:   2%|████▍                                                                                                                                                                                   | 26/1068 [15:05<7:55:38, 27.39s/it]
extract-train:   3%|████▋                                                                                                                                                                                   | 27/1068 [15:30<7:43:19, 26.70s/it]
extract-train:   3%|████▊                                                                                                                                                                                   | 28/1068 [15:55<7:31:59, 26.08s/it]
extract-train:   3%|████▉                                                                                                                                                                                   | 29/1068 [16:20<7:25:20, 25.72s/it]
extract-train:   3%|█████▏                                                                                                                                                                                  | 30/1068 [16:46<7:24:51, 25.71s/it]
extract-train:   3%|█████▎                                                                                                                                                                                  | 31/1068 [17:13<7:34:12, 26.28s/it]
extract-train:   3%|█████▌                                                                                                                                                                                  | 32/1068 [17:39<7:31:36, 26.16s/it]
extract-train:   3%|█████▋                                                                                                                                                                                  | 33/1068 [18:01<7:08:51, 24.86s/it]
extract-train:   3%|█████▊                                                                                                                                                                                  | 34/1068 [18:17<6:25:52, 22.39s/it]
extract-train:   3%|██████                                                                                                                                                                                  | 35/1068 [18:35<5:59:33, 20.88s/it]
extract-train:   3%|██████▏                                                                                                                                                                                 | 36/1068 [18:52<5:40:05, 19.77s/it]
extract-train:   3%|██████▎                                                                                                                                                                                 | 37/1068 [19:09<5:23:22, 18.82s/it]
extract-train:   4%|██████▌                                                                                                                                                                                 | 38/1068 [19:25<5:10:03, 18.06s/it]
extract-train:   4%|██████▋                                                                                                                                                                                 | 39/1068 [19:40<4:56:40, 17.30s/it]
extract-train:   4%|██████▉                                                                                                                                                                                 | 40/1068 [19:55<4:42:55, 16.51s/it]
extract-train:   4%|███████                                                                                                                                                                                 | 41/1068 [20:11<4:37:20, 16.20s/it]
extract-train:   4%|███████▏                                                                                                                                                                                | 42/1068 [20:29<4:47:13, 16.80s/it]
extract-train:   4%|███████▍                                                                                                                                                                                | 43/1068 [20:45<4:42:24, 16.53s/it]
extract-train:   4%|███████▌                                                                                                                                                                                | 44/1068 [21:01<4:42:54, 16.58s/it]
extract-train:   4%|███████▊                                                                                                                                                                                | 45/1068 [21:17<4:35:26, 16.15s/it]
extract-train:   4%|███████▉                                                                                                                                                                                | 46/1068 [21:32<4:29:53, 15.85s/it]
extract-train:   4%|████████                                                                                                                                                                                | 47/1068 [21:47<4:26:52, 15.68s/it]
extract-train:   4%|████████▎                                                                                                                                                                               | 48/1068 [22:04<4:32:27, 16.03s/it]
extract-train:   5%|████████▍                                                                                                                                                                               | 49/1068 [22:20<4:34:38, 16.17s/it]
extract-train:   5%|████████▌                                                                                                                                                                               | 50/1068 [22:35<4:27:30, 15.77s/it]
extract-train:   5%|████████▊                                                                                                                                                                               | 51/1068 [22:50<4:24:56, 15.63s/it]
extract-train:   5%|████████▉                                                                                                                                                                               | 52/1068 [23:06<4:26:21, 15.73s/it]
extract-train:   5%|█████████▏                                                                                                                                                                              | 53/1068 [23:24<4:33:36, 16.17s/it]
extract-train:   5%|█████████▎                                                                                                                                                                              | 54/1068 [23:40<4:35:13, 16.29s/it]
extract-train:   5%|█████████▍                                                                                                                                                                              | 55/1068 [23:55<4:29:11, 15.94s/it]
extract-train:   5%|█████████▋                                                                                                                                                                              | 56/1068 [24:11<4:27:24, 15.85s/it]
extract-train:   5%|█████████▊                                                                                                                                                                              | 57/1068 [24:26<4:22:44, 15.59s/it]
extract-train:   5%|█████████▉                                                                                                                                                                              | 58/1068 [24:41<4:22:03, 15.57s/it]
extract-train:   6%|██████████▏                                                                                                                                                                             | 59/1068 [24:56<4:18:42, 15.38s/it]
extract-train:   6%|██████████▎                                                                                                                                                                             | 60/1068 [25:12<4:21:15, 15.55s/it]
extract-train:   6%|██████████▌                                                                                                                                                                             | 61/1068 [25:28<4:22:14, 15.63s/it]
extract-train:   6%|██████████▋                                                                                                                                                                             | 62/1068 [25:45<4:26:21, 15.89s/it]
extract-train:   6%|██████████▊                                                                                                                                                                             | 63/1068 [25:59<4:18:55, 15.46s/it]
extract-train:   6%|███████████                                                                                                                                                                             | 64/1068 [26:14<4:16:34, 15.33s/it]
extract-train:   6%|███████████▏                                                                                                                                                                            | 65/1068 [26:31<4:22:19, 15.69s/it]
extract-train:   6%|███████████▎                                                                                                                                                                            | 66/1068 [26:47<4:23:54, 15.80s/it]
extract-train:   6%|███████████▌                                                                                                                                                                            | 67/1068 [27:01<4:16:28, 15.37s/it]
extract-train:   6%|███████████▋                                                                                                                                                                            | 68/1068 [27:16<4:15:18, 15.32s/it]
extract-train:   6%|███████████▉                                                                                                                                                                            | 69/1068 [27:32<4:16:34, 15.41s/it]
extract-train:   7%|████████████                                                                                                                                                                            | 70/1068 [27:46<4:11:10, 15.10s/it]
extract-train:   7%|████████████▏                                                                                                                                                                           | 71/1068 [28:01<4:11:25, 15.13s/it]
extract-train:   7%|████████████▍                                                                                                                                                                           | 72/1068 [28:17<4:11:32, 15.15s/it]
extract-train:   7%|████████████▌                                                                                                                                                                           | 73/1068 [28:31<4:08:15, 14.97s/it]
extract-train:   7%|████████████▋                                                                                                                                                                           | 74/1068 [28:46<4:05:15, 14.80s/it]
extract-train:   7%|████████████▉                                                                                                                                                                           | 75/1068 [29:00<4:04:30, 14.77s/it]
extract-train:   7%|█████████████                                                                                                                                                                           | 76/1068 [29:16<4:09:00, 15.06s/it]
extract-train:   7%|█████████████▎                                                                                                                                                                          | 77/1068 [29:33<4:18:30, 15.65s/it]
extract-train:   7%|█████████████▍                                                                                                                                                                          | 78/1068 [29:47<4:11:34, 15.25s/it]
extract-train:   7%|█████████████▌                                                                                                                                                                          | 79/1068 [30:03<4:12:03, 15.29s/it]
extract-train:   7%|█████████████▊                                                                                                                                                                          | 80/1068 [30:18<4:09:41, 15.16s/it]
extract-train:   8%|█████████████▉                                                                                                                                                                          | 81/1068 [30:34<4:16:39, 15.60s/it]
extract-train:   8%|██████████████▏                                                                                                                                                                         | 82/1068 [30:50<4:14:54, 15.51s/it]
extract-train:   8%|██████████████▎                                                                                                                                                                         | 83/1068 [31:06<4:17:40, 15.70s/it]
extract-train:   8%|██████████████▍                                                                                                                                                                         | 84/1068 [31:20<4:11:14, 15.32s/it]
extract-train:   8%|██████████████▋                                                                                                                                                                         | 85/1068 [31:36<4:13:12, 15.46s/it]
extract-train:   8%|██████████████▊                                                                                                                                                                         | 86/1068 [31:53<4:18:50, 15.82s/it]
extract-train:   8%|██████████████▉                                                                                                                                                                         | 87/1068 [32:09<4:22:16, 16.04s/it]
extract-train:   8%|███████████████▏                                                                                                                                                                        | 88/1068 [32:24<4:16:06, 15.68s/it]
extract-train:   8%|███████████████▎                                                                                                                                                                        | 89/1068 [32:38<4:09:51, 15.31s/it]
extract-train:   8%|███████████████▌                                                                                                                                                                        | 90/1068 [32:54<4:12:45, 15.51s/it]
extract-train:   9%|███████████████▋                                                                                                                                                                        | 91/1068 [33:09<4:10:02, 15.36s/it]
extract-train:   9%|███████████████▊                                                                                                                                                                        | 92/1068 [33:26<4:15:46, 15.72s/it]
extract-train:   9%|████████████████                                                                                                                                                                        | 93/1068 [33:41<4:11:48, 15.50s/it]
extract-train:   9%|████████████████▏                                                                                                                                                                       | 94/1068 [33:56<4:09:05, 15.34s/it]
extract-train:   9%|████████████████▎                                                                                                                                                                       | 95/1068 [34:11<4:06:13, 15.18s/it]
extract-train:   9%|████████████████▌                                                                                                                                                                       | 96/1068 [34:27<4:13:20, 15.64s/it]
extract-train:   9%|████████████████▋                                                                                                                                                                       | 97/1068 [34:42<4:05:39, 15.18s/it]
extract-train:   9%|████████████████▉                                                                                                                                                                       | 98/1068 [34:58<4:10:15, 15.48s/it]
extract-train:   9%|█████████████████                                                                                                                                                                       | 99/1068 [35:15<4:16:50, 15.90s/it]
extract-train:   9%|█████████████████▏                                                                                                                                                                     | 100/1068 [35:31<4:19:00, 16.05s/it]
extract-train:   9%|█████████████████▎                                                                                                                                                                     | 101/1068 [35:47<4:20:34, 16.17s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▍                                                                                                                                                                     | 102/1068 [36:04<4:20:29, 16.18s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▋                                                                                                                                                                     | 103/1068 [36:19<4:13:54, 15.79s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▊                                                                                                                                                                     | 104/1068 [36:34<4:13:30, 15.78s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▉                                                                                                                                                                     | 105/1068 [36:50<4:15:06, 15.89s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▏                                                                                                                                                                    | 106/1068 [37:08<4:20:38, 16.26s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▎                                                                                                                                                                    | 107/1068 [37:25<4:26:46, 16.66s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▌                                                                                                                                                                    | 108/1068 [37:43<4:32:45, 17.05s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▋                                                                                                                                                                    | 109/1068 [37:59<4:27:32, 16.74s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▊                                                                                                                                                                    | 110/1068 [38:15<4:22:59, 16.47s/it]
extract-train:  10%|███████████████████                                                                                                                                                                    | 111/1068 [38:31<4:20:13, 16.32s/it]
extract-train:  10%|███████████████████▏                                                                                                                                                                   | 112/1068 [38:46<4:14:28, 15.97s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▎                                                                                                                                                                   | 113/1068 [39:02<4:12:01, 15.83s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▌                                                                                                                                                                   | 114/1068 [39:17<4:11:05, 15.79s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▋                                                                                                                                                                   | 115/1068 [39:32<4:06:14, 15.50s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▉                                                                                                                                                                   | 116/1068 [39:48<4:10:00, 15.76s/it]
extract-train:  11%|████████████████████                                                                                                                                                                   | 117/1068 [40:04<4:06:23, 15.54s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▏                                                                                                                                                                  | 118/1068 [40:19<4:06:38, 15.58s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▍                                                                                                                                                                  | 119/1068 [40:35<4:06:17, 15.57s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▌                                                                                                                                                                  | 120/1068 [40:52<4:13:29, 16.04s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▋                                                                                                                                                                  | 121/1068 [41:08<4:12:43, 16.01s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▉                                                                                                                                                                  | 122/1068 [41:23<4:08:14, 15.75s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████                                                                                                                                                                  | 123/1068 [41:38<4:06:02, 15.62s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▏                                                                                                                                                                 | 124/1068 [41:55<4:08:50, 15.82s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▍                                                                                                                                                                 | 125/1068 [42:10<4:05:09, 15.60s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▌                                                                                                                                                                 | 126/1068 [42:26<4:09:13, 15.87s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▊                                                                                                                                                                 | 127/1068 [42:41<4:03:26, 15.52s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▉                                                                                                                                                                 | 128/1068 [42:56<4:02:03, 15.45s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████                                                                                                                                                                 | 129/1068 [43:13<4:06:09, 15.73s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▎                                                                                                                                                                | 130/1068 [43:27<4:01:05, 15.42s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▍                                                                                                                                                                | 131/1068 [43:44<4:06:43, 15.80s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▌                                                                                                                                                                | 132/1068 [43:58<3:57:45, 15.24s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▊                                                                                                                                                                | 133/1068 [44:13<3:59:18, 15.36s/it]
extract-train:  13%|██████████████████████▉                                                                                                                                                                | 134/1068 [44:29<3:58:15, 15.31s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▏                                                                                                                                                               | 135/1068 [44:45<4:01:41, 15.54s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▎                                                                                                                                                               | 136/1068 [44:59<3:57:31, 15.29s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▍                                                                                                                                                               | 137/1068 [45:15<3:59:34, 15.44s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▋                                                                                                                                                               | 138/1068 [45:30<3:54:57, 15.16s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▊                                                                                                                                                               | 139/1068 [45:46<4:01:12, 15.58s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▉                                                                                                                                                               | 140/1068 [46:02<4:01:11, 15.59s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▏                                                                                                                                                              | 141/1068 [46:17<3:58:51, 15.46s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▎                                                                                                                                                              | 142/1068 [46:34<4:07:16, 16.02s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▌                                                                                                                                                              | 143/1068 [46:51<4:10:38, 16.26s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▋                                                                                                                                                              | 144/1068 [47:06<4:04:39, 15.89s/it]
extract-train:  14%|████████████████████████▊                                                                                                                                                              | 145/1068 [47:21<4:01:17, 15.69s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████                                                                                                                                                              | 146/1068 [47:39<4:08:57, 16.20s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▏                                                                                                                                                             | 147/1068 [47:57<4:15:43, 16.66s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▎                                                                                                                                                             | 148/1068 [48:13<4:14:15, 16.58s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▌                                                                                                                                                             | 149/1068 [48:31<4:19:44, 16.96s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▋                                                                                                                                                             | 150/1068 [48:47<4:17:45, 16.85s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▊                                                                                                                                                             | 151/1068 [49:03<4:13:40, 16.60s/it]
extract-train:  14%|██████████████████████████                                                                                                                                                             | 152/1068 [49:19<4:09:44, 16.36s/it]
extract-train:  14%|██████████████████████████▏                                                                                                                                                            | 153/1068 [49:34<4:02:28, 15.90s/it]
extract-train:  14%|██████████████████████████▍                                                                                                                                                            | 154/1068 [49:52<4:11:30, 16.51s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▌                                                                                                                                                            | 155/1068 [50:08<4:10:24, 16.46s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▋                                                                                                                                                            | 156/1068 [50:24<4:08:06, 16.32s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▉                                                                                                                                                            | 157/1068 [50:40<4:04:33, 16.11s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████                                                                                                                                                            | 158/1068 [50:55<3:58:53, 15.75s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▏                                                                                                                                                           | 159/1068 [51:11<4:01:02, 15.91s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▍                                                                                                                                                           | 160/1068 [51:27<3:58:40, 15.77s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▌                                                                                                                                                           | 161/1068 [51:44<4:04:10, 16.15s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▊                                                                                                                                                           | 162/1068 [51:58<3:57:34, 15.73s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▉                                                                                                                                                           | 163/1068 [52:16<4:03:30, 16.14s/it]
extract-train:  15%|████████████████████████████                                                                                                                                                           | 164/1068 [52:30<3:54:56, 15.59s/it]
extract-train:  15%|████████████████████████████▎                                                                                                                                                          | 165/1068 [52:46<3:55:38, 15.66s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▍                                                                                                                                                          | 166/1068 [53:02<3:57:31, 15.80s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▌                                                                                                                                                          | 167/1068 [53:18<3:57:09, 15.79s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▊                                                                                                                                                          | 168/1068 [53:33<3:56:48, 15.79s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▉                                                                                                                                                          | 169/1068 [53:47<3:48:21, 15.24s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▏                                                                                                                                                         | 170/1068 [54:02<3:47:35, 15.21s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▎                                                                                                                                                         | 171/1068 [54:18<3:48:28, 15.28s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▍                                                                                                                                                         | 172/1068 [54:32<3:43:35, 14.97s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▋                                                                                                                                                         | 173/1068 [54:48<3:48:20, 15.31s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▊                                                                                                                                                         | 174/1068 [55:04<3:51:16, 15.52s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▉                                                                                                                                                         | 175/1068 [55:19<3:49:40, 15.43s/it]
extract-train:  16%|██████████████████████████████▏                                                                                                                                                        | 176/1068 [55:36<3:53:57, 15.74s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▎                                                                                                                                                        | 177/1068 [55:50<3:46:39, 15.26s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▌                                                                                                                                                        | 178/1068 [56:08<3:56:10, 15.92s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▋                                                                                                                                                        | 179/1068 [56:22<3:49:37, 15.50s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▊                                                                                                                                                        | 180/1068 [56:39<3:55:16, 15.90s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████                                                                                                                                                        | 181/1068 [56:57<4:07:00, 16.71s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▏                                                                                                                                                       | 182/1068 [57:14<4:06:45, 16.71s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▎                                                                                                                                                       | 183/1068 [57:32<4:10:16, 16.97s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▌                                                                                                                                                       | 184/1068 [57:48<4:05:37, 16.67s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▋                                                                                                                                                       | 185/1068 [58:05<4:07:56, 16.85s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▊                                                                                                                                                       | 186/1068 [58:20<3:57:40, 16.17s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████                                                                                                                                                       | 187/1068 [58:34<3:51:33, 15.77s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▏                                                                                                                                                      | 188/1068 [58:50<3:52:47, 15.87s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▍                                                                                                                                                      | 189/1068 [59:06<3:49:30, 15.67s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▌                                                                                                                                                      | 190/1068 [59:21<3:48:57, 15.65s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▋                                                                                                                                                      | 191/1068 [59:37<3:49:28, 15.70s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▉                                                                                                                                                      | 192/1068 [59:52<3:45:51, 15.47s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▋                                                                                                                                                    | 193/1068 [1:00:07<3:45:30, 15.46s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▉                                                                                                                                                    | 194/1068 [1:00:25<3:54:30, 16.10s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████                                                                                                                                                    | 195/1068 [1:00:40<3:49:44, 15.79s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▏                                                                                                                                                   | 196/1068 [1:00:55<3:44:35, 15.45s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▍                                                                                                                                                   | 197/1068 [1:01:13<3:57:14, 16.34s/it]
extract-train:  19%|█████████████████████████████████▌                                                                                                                                                   | 198/1068 [1:01:28<3:49:25, 15.82s/it]
extract-train:  19%|█████████████████████████████████▋                                                                                                                                                   | 199/1068 [1:01:43<3:45:56, 15.60s/it]
extract-train:  19%|█████████████████████████████████▉                                                                                                                                                   | 200/1068 [1:02:01<3:54:27, 16.21s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████                                                                                                                                                   | 201/1068 [1:02:16<3:53:01, 16.13s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▏                                                                                                                                                  | 202/1068 [1:02:33<3:53:25, 16.17s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▍                                                                                                                                                  | 203/1068 [1:02:49<3:54:58, 16.30s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▌                                                                                                                                                  | 204/1068 [1:03:04<3:46:41, 15.74s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▋                                                                                                                                                  | 205/1068 [1:03:18<3:40:58, 15.36s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▉                                                                                                                                                  | 206/1068 [1:03:33<3:38:59, 15.24s/it]
extract-train:  19%|███████████████████████████████████                                                                                                                                                  | 207/1068 [1:03:50<3:43:20, 15.56s/it]
extract-train:  19%|███████████████████████████████████▎                                                                                                                                                 | 208/1068 [1:04:05<3:42:12, 15.50s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▍                                                                                                                                                 | 209/1068 [1:04:21<3:43:12, 15.59s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▌                                                                                                                                                 | 210/1068 [1:04:37<3:44:26, 15.69s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▊                                                                                                                                                 | 211/1068 [1:04:52<3:43:56, 15.68s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▉                                                                                                                                                 | 212/1068 [1:05:10<3:53:19, 16.35s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████                                                                                                                                                 | 213/1068 [1:05:26<3:52:30, 16.32s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▎                                                                                                                                                | 214/1068 [1:05:42<3:50:30, 16.19s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▍                                                                                                                                                | 215/1068 [1:05:58<3:47:39, 16.01s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                | 216/1068 [1:06:16<3:57:20, 16.71s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▊                                                                                                                                                | 217/1068 [1:06:32<3:54:30, 16.53s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▉                                                                                                                                                | 218/1068 [1:06:50<3:59:09, 16.88s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████                                                                                                                                                | 219/1068 [1:07:08<4:01:20, 17.06s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▎                                                                                                                                               | 220/1068 [1:07:23<3:56:03, 16.70s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▍                                                                                                                                               | 221/1068 [1:07:38<3:48:11, 16.16s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▌                                                                                                                                               | 222/1068 [1:07:52<3:38:24, 15.49s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▊                                                                                                                                               | 223/1068 [1:08:08<3:37:45, 15.46s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▉                                                                                                                                               | 224/1068 [1:08:24<3:39:19, 15.59s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▏                                                                                                                                              | 225/1068 [1:08:40<3:42:30, 15.84s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▎                                                                                                                                              | 226/1068 [1:08:56<3:41:16, 15.77s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▍                                                                                                                                              | 227/1068 [1:09:11<3:37:50, 15.54s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▋                                                                                                                                              | 228/1068 [1:09:27<3:41:30, 15.82s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▊                                                                                                                                              | 229/1068 [1:09:43<3:42:16, 15.90s/it]
extract-train:  22%|██████████████████████████████████████▉                                                                                                                                              | 230/1068 [1:09:57<3:34:35, 15.36s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▏                                                                                                                                             | 231/1068 [1:10:12<3:32:23, 15.22s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▎                                                                                                                                             | 232/1068 [1:10:26<3:28:06, 14.94s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▍                                                                                                                                             | 233/1068 [1:10:41<3:26:46, 14.86s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▋                                                                                                                                             | 234/1068 [1:10:57<3:29:16, 15.06s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▊                                                                                                                                             | 235/1068 [1:11:11<3:27:08, 14.92s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▉                                                                                                                                             | 236/1068 [1:11:27<3:31:11, 15.23s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                            | 237/1068 [1:11:41<3:26:57, 14.94s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                            | 238/1068 [1:11:57<3:31:15, 15.27s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                            | 239/1068 [1:12:14<3:34:16, 15.51s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                            | 240/1068 [1:12:30<3:39:57, 15.94s/it]
extract-train:  23%|████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                            | 241/1068 [1:12:45<3:35:28, 15.63s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████                                                                                                                                            | 242/1068 [1:13:02<3:37:17, 15.78s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                           | 243/1068 [1:13:17<3:36:40, 15.76s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                           | 244/1068 [1:13:34<3:38:37, 15.92s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                           | 245/1068 [1:13:49<3:36:33, 15.79s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                           | 246/1068 [1:14:04<3:33:36, 15.59s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                           | 247/1068 [1:14:21<3:37:53, 15.92s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████                                                                                                                                           | 248/1068 [1:14:35<3:28:48, 15.28s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                          | 249/1068 [1:14:49<3:26:39, 15.14s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                          | 250/1068 [1:15:04<3:25:11, 15.05s/it]
extract-train:  24%|██████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                          | 251/1068 [1:15:21<3:31:50, 15.56s/it]
extract-train:  24%|██████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                          | 252/1068 [1:15:36<3:30:01, 15.44s/it]
extract-train:  24%|██████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                          | 253/1068 [1:15:53<3:34:08, 15.76s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████                                                                                                                                          | 254/1068 [1:16:09<3:37:00, 16.00s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                         | 255/1068 [1:16:25<3:34:03, 15.80s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                         | 256/1068 [1:16:40<3:31:14, 15.61s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                         | 257/1068 [1:16:53<3:21:20, 14.90s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                         | 258/1068 [1:17:08<3:19:35, 14.79s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                         | 259/1068 [1:17:22<3:19:38, 14.81s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████                                                                                                                                         | 260/1068 [1:17:40<3:29:51, 15.58s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                        | 261/1068 [1:17:54<3:24:15, 15.19s/it]
extract-train:  25%|████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                        | 262/1068 [1:18:10<3:26:18, 15.36s/it]
extract-train:  25%|████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                        | 263/1068 [1:18:25<3:25:09, 15.29s/it]
extract-train:  25%|████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                        | 264/1068 [1:18:42<3:34:02, 15.97s/it]
extract-train:  25%|████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                        | 265/1068 [1:18:57<3:27:05, 15.47s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████                                                                                                                                        | 266/1068 [1:19:11<3:23:38, 15.23s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                       | 267/1068 [1:19:27<3:22:42, 15.18s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                       | 268/1068 [1:19:41<3:20:38, 15.05s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                       | 269/1068 [1:19:57<3:22:58, 15.24s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                       | 270/1068 [1:20:13<3:27:16, 15.58s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                       | 271/1068 [1:20:29<3:27:17, 15.60s/it]
extract-train:  25%|██████████████████████████████████████████████                                                                                                                                       | 272/1068 [1:20:44<3:26:33, 15.57s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                      | 273/1068 [1:20:59<3:23:53, 15.39s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                      | 274/1068 [1:21:14<3:20:43, 15.17s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                      | 275/1068 [1:21:31<3:26:23, 15.62s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                      | 276/1068 [1:21:45<3:22:16, 15.32s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                      | 277/1068 [1:21:59<3:16:30, 14.91s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████                                                                                                                                      | 278/1068 [1:22:13<3:12:10, 14.60s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                     | 279/1068 [1:22:30<3:19:26, 15.17s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                     | 280/1068 [1:22:46<3:21:43, 15.36s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                     | 281/1068 [1:23:01<3:21:11, 15.34s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                     | 282/1068 [1:23:17<3:22:26, 15.45s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                     | 283/1068 [1:23:33<3:24:20, 15.62s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                    | 284/1068 [1:23:49<3:26:45, 15.82s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                    | 285/1068 [1:24:05<3:26:00, 15.79s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                    | 286/1068 [1:24:21<3:27:20, 15.91s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                    | 287/1068 [1:24:37<3:29:06, 16.07s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                    | 288/1068 [1:24:54<3:30:23, 16.18s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                    | 289/1068 [1:25:10<3:30:29, 16.21s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                   | 290/1068 [1:25:24<3:21:39, 15.55s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                   | 291/1068 [1:25:40<3:24:09, 15.77s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                   | 292/1068 [1:25:59<3:33:55, 16.54s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                   | 293/1068 [1:26:15<3:31:37, 16.38s/it]
extract-train:  28%|█████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                   | 294/1068 [1:26:31<3:30:04, 16.28s/it]
extract-train:  28%|█████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                   | 295/1068 [1:26:46<3:25:36, 15.96s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                  | 296/1068 [1:27:02<3:25:22, 15.96s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                  | 297/1068 [1:27:18<3:27:55, 16.18s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                  | 298/1068 [1:27:34<3:25:10, 15.99s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                  | 299/1068 [1:27:48<3:19:15, 15.55s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                  | 300/1068 [1:28:03<3:16:06, 15.32s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                  | 301/1068 [1:28:18<3:12:34, 15.06s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                 | 302/1068 [1:28:34<3:17:30, 15.47s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                 | 303/1068 [1:28:49<3:14:15, 15.24s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                 | 304/1068 [1:29:04<3:12:10, 15.09s/it]
extract-train:  29%|███████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                 | 305/1068 [1:29:20<3:18:42, 15.63s/it]
extract-train:  29%|███████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                 | 306/1068 [1:29:37<3:20:34, 15.79s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                 | 307/1068 [1:29:53<3:22:28, 15.96s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                | 308/1068 [1:30:08<3:16:40, 15.53s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                | 309/1068 [1:30:21<3:08:33, 14.91s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                | 310/1068 [1:30:35<3:03:46, 14.55s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                | 311/1068 [1:30:51<3:10:37, 15.11s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                | 312/1068 [1:31:06<3:09:50, 15.07s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                | 313/1068 [1:31:22<3:12:21, 15.29s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                               | 314/1068 [1:31:37<3:12:06, 15.29s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                               | 315/1068 [1:31:53<3:12:38, 15.35s/it]
extract-train:  30%|█████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                               | 316/1068 [1:32:08<3:13:51, 15.47s/it]
extract-train:  30%|█████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                               | 317/1068 [1:32:23<3:11:33, 15.30s/it]
extract-train:  30%|█████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                               | 318/1068 [1:32:39<3:10:56, 15.27s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                               | 319/1068 [1:32:56<3:17:20, 15.81s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                              | 320/1068 [1:33:12<3:19:10, 15.98s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                              | 321/1068 [1:33:27<3:15:00, 15.66s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                              | 322/1068 [1:33:43<3:14:50, 15.67s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                              | 323/1068 [1:33:58<3:11:51, 15.45s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                              | 324/1068 [1:34:15<3:18:51, 16.04s/it]
extract-train:  30%|███████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                              | 325/1068 [1:34:30<3:15:24, 15.78s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                             | 326/1068 [1:34:45<3:13:17, 15.63s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                             | 327/1068 [1:34:59<3:05:30, 15.02s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                             | 328/1068 [1:35:15<3:10:13, 15.42s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                             | 329/1068 [1:35:31<3:10:39, 15.48s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                             | 330/1068 [1:35:49<3:20:31, 16.30s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                             | 331/1068 [1:36:04<3:13:37, 15.76s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                            | 332/1068 [1:36:20<3:14:16, 15.84s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                            | 333/1068 [1:36:35<3:10:18, 15.54s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                            | 334/1068 [1:36:51<3:11:58, 15.69s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                            | 335/1068 [1:37:06<3:10:10, 15.57s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                            | 336/1068 [1:37:22<3:11:16, 15.68s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                            | 337/1068 [1:37:37<3:09:36, 15.56s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                           | 338/1068 [1:37:52<3:08:32, 15.50s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                           | 339/1068 [1:38:08<3:09:59, 15.64s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                           | 340/1068 [1:38:25<3:11:46, 15.81s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                           | 341/1068 [1:38:40<3:11:04, 15.77s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                           | 342/1068 [1:38:55<3:06:14, 15.39s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                          | 343/1068 [1:39:09<3:02:54, 15.14s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                          | 344/1068 [1:39:24<3:00:39, 14.97s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                          | 345/1068 [1:39:40<3:05:46, 15.42s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                          | 346/1068 [1:39:56<3:05:58, 15.46s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                          | 347/1068 [1:40:11<3:05:04, 15.40s/it]
extract-train:  33%|██████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                          | 348/1068 [1:40:26<3:03:17, 15.27s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                         | 349/1068 [1:40:41<3:02:05, 15.20s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                         | 350/1068 [1:40:56<3:02:02, 15.21s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                         | 351/1068 [1:41:11<2:58:28, 14.93s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                         | 352/1068 [1:41:27<3:02:40, 15.31s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                         | 353/1068 [1:41:44<3:07:25, 15.73s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                         | 354/1068 [1:41:59<3:04:22, 15.49s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                        | 355/1068 [1:42:14<3:05:31, 15.61s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                        | 356/1068 [1:42:31<3:07:36, 15.81s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                        | 357/1068 [1:42:48<3:11:02, 16.12s/it]
extract-train:  34%|████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                        | 358/1068 [1:43:03<3:06:37, 15.77s/it]
extract-train:  34%|████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                        | 359/1068 [1:43:18<3:06:49, 15.81s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                        | 360/1068 [1:43:33<3:00:58, 15.34s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                       | 361/1068 [1:43:49<3:05:21, 15.73s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                       | 362/1068 [1:44:06<3:08:00, 15.98s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                       | 363/1068 [1:44:22<3:09:10, 16.10s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                       | 364/1068 [1:44:38<3:06:45, 15.92s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                       | 365/1068 [1:44:53<3:05:04, 15.80s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                       | 366/1068 [1:45:09<3:04:16, 15.75s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                      | 367/1068 [1:45:25<3:04:45, 15.81s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                      | 368/1068 [1:45:42<3:08:39, 16.17s/it]
extract-train:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                      | 369/1068 [1:45:58<3:07:39, 16.11s/it]
extract-train:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                      | 370/1068 [1:46:14<3:07:16, 16.10s/it]
extract-train:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                      | 371/1068 [1:46:30<3:06:49, 16.08s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                      | 372/1068 [1:46:45<3:03:35, 15.83s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                     | 373/1068 [1:47:01<3:02:38, 15.77s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                     | 374/1068 [1:47:19<3:11:59, 16.60s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                     | 375/1068 [1:47:36<3:10:23, 16.48s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                     | 376/1068 [1:47:51<3:05:25, 16.08s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                     | 377/1068 [1:48:07<3:07:08, 16.25s/it]
extract-train:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                     | 378/1068 [1:48:22<3:01:01, 15.74s/it]
extract-train:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                    | 379/1068 [1:48:36<2:56:07, 15.34s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                    | 380/1068 [1:48:51<2:52:32, 15.05s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                    | 381/1068 [1:49:07<2:57:22, 15.49s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                    | 382/1068 [1:49:23<2:58:21, 15.60s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                    | 383/1068 [1:49:40<3:02:34, 15.99s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                    | 384/1068 [1:49:56<3:01:30, 15.92s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                   | 385/1068 [1:50:12<3:03:57, 16.16s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                   | 386/1068 [1:50:28<3:01:17, 15.95s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                   | 387/1068 [1:50:43<2:57:13, 15.61s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                   | 388/1068 [1:50:59<2:58:29, 15.75s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                   | 389/1068 [1:51:14<2:56:15, 15.58s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                   | 390/1068 [1:51:29<2:54:01, 15.40s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                  | 391/1068 [1:51:45<2:55:40, 15.57s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                  | 392/1068 [1:51:59<2:50:59, 15.18s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                  | 393/1068 [1:52:16<2:56:45, 15.71s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                  | 394/1068 [1:52:32<2:55:34, 15.63s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                  | 395/1068 [1:52:48<2:57:03, 15.79s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                  | 396/1068 [1:53:05<3:01:55, 16.24s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                 | 397/1068 [1:53:20<2:56:21, 15.77s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                 | 398/1068 [1:53:35<2:55:13, 15.69s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                 | 399/1068 [1:53:52<2:58:44, 16.03s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                 | 400/1068 [1:54:07<2:55:33, 15.77s/it]
extract-train:  38%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                 | 401/1068 [1:54:24<2:58:05, 16.02s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                | 402/1068 [1:54:39<2:55:24, 15.80s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                | 403/1068 [1:54:55<2:54:01, 15.70s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                | 404/1068 [1:55:10<2:51:20, 15.48s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                | 405/1068 [1:55:25<2:50:15, 15.41s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                | 406/1068 [1:55:40<2:48:48, 15.30s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                | 407/1068 [1:55:57<2:53:27, 15.75s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                               | 408/1068 [1:56:12<2:52:28, 15.68s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                               | 409/1068 [1:56:27<2:50:32, 15.53s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                               | 410/1068 [1:56:42<2:46:05, 15.14s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                               | 411/1068 [1:56:56<2:44:38, 15.04s/it]
extract-train:  39%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                               | 412/1068 [1:57:14<2:53:46, 15.89s/it]
extract-train:  39%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                               | 413/1068 [1:57:30<2:52:57, 15.84s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                              | 414/1068 [1:57:45<2:50:44, 15.66s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                              | 415/1068 [1:58:01<2:51:50, 15.79s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                              | 416/1068 [1:58:16<2:48:46, 15.53s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                              | 417/1068 [1:58:31<2:45:16, 15.23s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                              | 418/1068 [1:58:48<2:52:39, 15.94s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                              | 419/1068 [1:59:04<2:52:12, 15.92s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                             | 420/1068 [1:59:20<2:50:32, 15.79s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                             | 421/1068 [1:59:34<2:45:09, 15.32s/it]
extract-train:  40%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                             | 422/1068 [1:59:50<2:45:54, 15.41s/it]
extract-train:  40%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                             | 423/1068 [2:00:04<2:43:44, 15.23s/it]
extract-train:  40%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                             | 424/1068 [2:00:20<2:44:58, 15.37s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                             | 425/1068 [2:00:37<2:49:14, 15.79s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                            | 426/1068 [2:00:52<2:46:24, 15.55s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                            | 427/1068 [2:01:07<2:46:00, 15.54s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                            | 428/1068 [2:01:22<2:42:35, 15.24s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                            | 429/1068 [2:01:38<2:43:35, 15.36s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                            | 430/1068 [2:01:53<2:43:59, 15.42s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                            | 431/1068 [2:02:09<2:44:16, 15.47s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                           | 432/1068 [2:02:25<2:45:40, 15.63s/it]
extract-train:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                           | 433/1068 [2:02:41<2:47:53, 15.86s/it]
extract-train:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                           | 434/1068 [2:02:54<2:39:00, 15.05s/it]
extract-train:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                           | 435/1068 [2:03:08<2:36:15, 14.81s/it]
extract-train:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                           | 436/1068 [2:03:24<2:39:26, 15.14s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                           | 437/1068 [2:03:40<2:41:50, 15.39s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                          | 438/1068 [2:03:56<2:43:13, 15.55s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                          | 439/1068 [2:04:12<2:43:33, 15.60s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                          | 440/1068 [2:04:29<2:47:22, 15.99s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                          | 441/1068 [2:04:46<2:49:55, 16.26s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                          | 442/1068 [2:05:00<2:43:33, 15.68s/it]
extract-train:  41%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                          | 443/1068 [2:05:15<2:40:59, 15.46s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                         | 444/1068 [2:05:30<2:39:17, 15.32s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                         | 445/1068 [2:05:43<2:32:19, 14.67s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                         | 446/1068 [2:05:58<2:31:34, 14.62s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                         | 447/1068 [2:06:14<2:35:28, 15.02s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                         | 448/1068 [2:06:29<2:35:52, 15.08s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                         | 449/1068 [2:06:44<2:36:55, 15.21s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                        | 450/1068 [2:06:59<2:33:43, 14.92s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                        | 451/1068 [2:07:15<2:39:15, 15.49s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                        | 452/1068 [2:07:32<2:42:30, 15.83s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                        | 453/1068 [2:07:47<2:38:10, 15.43s/it]
extract-train:  43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                        | 454/1068 [2:08:01<2:34:03, 15.05s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                        | 455/1068 [2:08:15<2:32:50, 14.96s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                       | 456/1068 [2:08:32<2:36:36, 15.35s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                       | 457/1068 [2:08:47<2:34:55, 15.21s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                       | 458/1068 [2:09:03<2:37:57, 15.54s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                       | 459/1068 [2:09:19<2:38:29, 15.61s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                       | 460/1068 [2:09:33<2:33:48, 15.18s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                      | 461/1068 [2:09:49<2:36:21, 15.46s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                      | 462/1068 [2:10:04<2:35:10, 15.36s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                      | 463/1068 [2:10:21<2:39:28, 15.82s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                      | 464/1068 [2:10:39<2:45:16, 16.42s/it]
extract-train:  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                      | 465/1068 [2:10:53<2:39:14, 15.85s/it]
extract-train:  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                      | 466/1068 [2:11:08<2:36:11, 15.57s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                     | 467/1068 [2:11:23<2:34:52, 15.46s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                     | 468/1068 [2:11:40<2:38:36, 15.86s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                     | 469/1068 [2:11:55<2:33:27, 15.37s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                     | 470/1068 [2:12:11<2:36:02, 15.66s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                     | 471/1068 [2:12:26<2:33:31, 15.43s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                     | 472/1068 [2:12:40<2:30:10, 15.12s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                    | 473/1068 [2:12:57<2:34:17, 15.56s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                    | 474/1068 [2:13:12<2:34:02, 15.56s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                    | 475/1068 [2:13:29<2:36:23, 15.82s/it]
extract-train:  45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                    | 476/1068 [2:13:43<2:32:42, 15.48s/it]
extract-train:  45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                    | 477/1068 [2:13:58<2:30:08, 15.24s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                    | 478/1068 [2:14:13<2:29:31, 15.21s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                   | 479/1068 [2:14:28<2:29:19, 15.21s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                   | 480/1068 [2:14:43<2:26:32, 14.95s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                   | 481/1068 [2:14:56<2:22:28, 14.56s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                   | 482/1068 [2:15:12<2:24:17, 14.77s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                   | 483/1068 [2:15:26<2:23:01, 14.67s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                   | 484/1068 [2:15:42<2:25:38, 14.96s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                  | 485/1068 [2:15:58<2:29:02, 15.34s/it]
extract-train:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                  | 486/1068 [2:16:14<2:31:45, 15.65s/it]
extract-train:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                  | 487/1068 [2:16:29<2:29:37, 15.45s/it]
extract-train:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                  | 488/1068 [2:16:44<2:27:43, 15.28s/it]
extract-train:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                  | 489/1068 [2:17:01<2:30:27, 15.59s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                  | 490/1068 [2:17:15<2:27:31, 15.31s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                 | 491/1068 [2:17:31<2:29:27, 15.54s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                 | 492/1068 [2:17:48<2:33:35, 16.00s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                 | 493/1068 [2:18:04<2:33:42, 16.04s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                 | 494/1068 [2:18:20<2:31:45, 15.86s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                 | 495/1068 [2:18:35<2:29:28, 15.65s/it]
extract-train:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                 | 496/1068 [2:18:53<2:34:26, 16.20s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                | 497/1068 [2:19:09<2:33:45, 16.16s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                | 498/1068 [2:19:24<2:30:18, 15.82s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                | 499/1068 [2:19:39<2:29:05, 15.72s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                | 500/1068 [2:19:54<2:27:27, 15.58s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                | 501/1068 [2:20:08<2:20:50, 14.90s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                | 502/1068 [2:20:23<2:21:11, 14.97s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                               | 503/1068 [2:20:38<2:20:41, 14.94s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                               | 504/1068 [2:20:54<2:22:51, 15.20s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                               | 505/1068 [2:21:10<2:25:36, 15.52s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                               | 506/1068 [2:21:25<2:23:22, 15.31s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                               | 507/1068 [2:21:39<2:21:49, 15.17s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                               | 508/1068 [2:21:57<2:28:15, 15.89s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                              | 509/1068 [2:22:14<2:31:25, 16.25s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                              | 510/1068 [2:22:30<2:30:58, 16.23s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                              | 511/1068 [2:22:46<2:28:15, 15.97s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                              | 512/1068 [2:23:01<2:26:40, 15.83s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                              | 513/1068 [2:23:16<2:23:02, 15.46s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                              | 514/1068 [2:23:32<2:26:15, 15.84s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                             | 515/1068 [2:23:49<2:28:20, 16.09s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                             | 516/1068 [2:24:04<2:25:12, 15.78s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                             | 517/1068 [2:24:20<2:25:40, 15.86s/it]
extract-train:  49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                             | 518/1068 [2:24:35<2:23:06, 15.61s/it]
extract-train:  49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                             | 519/1068 [2:24:52<2:25:26, 15.90s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                            | 520/1068 [2:25:06<2:21:35, 15.50s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                            | 521/1068 [2:25:23<2:22:51, 15.67s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                            | 522/1068 [2:25:38<2:21:39, 15.57s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                            | 523/1068 [2:25:53<2:19:15, 15.33s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                            | 524/1068 [2:26:08<2:18:18, 15.26s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                            | 525/1068 [2:26:23<2:17:27, 15.19s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                           | 526/1068 [2:26:37<2:15:13, 14.97s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                           | 527/1068 [2:26:51<2:13:01, 14.75s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                           | 528/1068 [2:27:06<2:13:05, 14.79s/it]
extract-train:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                           | 529/1068 [2:27:22<2:16:27, 15.19s/it]
extract-train:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                           | 530/1068 [2:27:38<2:17:13, 15.30s/it]
extract-train:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                           | 531/1068 [2:27:54<2:18:56, 15.52s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                          | 532/1068 [2:28:10<2:19:40, 15.64s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                          | 533/1068 [2:28:27<2:22:47, 16.01s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                          | 534/1068 [2:28:42<2:19:38, 15.69s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                          | 535/1068 [2:29:00<2:26:15, 16.46s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                          | 536/1068 [2:29:18<2:30:23, 16.96s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                          | 537/1068 [2:29:36<2:33:23, 17.33s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                         | 538/1068 [2:29:52<2:29:32, 16.93s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                         | 539/1068 [2:30:10<2:30:47, 17.10s/it]
extract-train:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                         | 540/1068 [2:30:25<2:25:44, 16.56s/it]
extract-train:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                         | 541/1068 [2:30:43<2:27:48, 16.83s/it]
extract-train:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                         | 542/1068 [2:31:00<2:28:48, 16.98s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                         | 543/1068 [2:31:15<2:22:16, 16.26s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                        | 544/1068 [2:31:30<2:20:47, 16.12s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                        | 545/1068 [2:31:49<2:26:46, 16.84s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                        | 546/1068 [2:32:05<2:26:00, 16.78s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                        | 547/1068 [2:32:22<2:24:32, 16.65s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                        | 548/1068 [2:32:37<2:21:31, 16.33s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                        | 549/1068 [2:32:52<2:17:56, 15.95s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                       | 550/1068 [2:33:08<2:17:26, 15.92s/it]
extract-train:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                       | 551/1068 [2:33:25<2:19:42, 16.21s/it]
extract-train:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                       | 552/1068 [2:33:41<2:18:04, 16.05s/it]
extract-train:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                       | 553/1068 [2:33:57<2:16:50, 15.94s/it]
extract-train:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                       | 554/1068 [2:34:13<2:18:05, 16.12s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                       | 555/1068 [2:34:29<2:16:37, 15.98s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                      | 556/1068 [2:34:44<2:13:47, 15.68s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                      | 557/1068 [2:34:59<2:11:56, 15.49s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                      | 558/1068 [2:35:13<2:09:07, 15.19s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                      | 559/1068 [2:35:30<2:12:10, 15.58s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                      | 560/1068 [2:35:45<2:11:31, 15.53s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                      | 561/1068 [2:36:00<2:09:54, 15.37s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                     | 562/1068 [2:36:16<2:10:53, 15.52s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                     | 563/1068 [2:36:34<2:15:30, 16.10s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                     | 564/1068 [2:36:51<2:17:56, 16.42s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                     | 565/1068 [2:37:06<2:14:47, 16.08s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                     | 566/1068 [2:37:23<2:17:07, 16.39s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                     | 567/1068 [2:37:36<2:09:22, 15.49s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                    | 568/1068 [2:37:52<2:09:15, 15.51s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                    | 569/1068 [2:38:07<2:08:05, 15.40s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                    | 570/1068 [2:38:24<2:10:27, 15.72s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                    | 571/1068 [2:38:40<2:12:53, 16.04s/it]
extract-train:  54%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                    | 572/1068 [2:38:56<2:10:41, 15.81s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                    | 573/1068 [2:39:12<2:11:45, 15.97s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                   | 574/1068 [2:39:27<2:09:10, 15.69s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                   | 575/1068 [2:39:43<2:09:43, 15.79s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                   | 576/1068 [2:39:58<2:06:26, 15.42s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                   | 577/1068 [2:40:15<2:11:06, 16.02s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                   | 578/1068 [2:40:31<2:11:07, 16.06s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                  | 579/1068 [2:40:48<2:12:31, 16.26s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                  | 580/1068 [2:41:04<2:12:08, 16.25s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                  | 581/1068 [2:41:21<2:12:38, 16.34s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                  | 582/1068 [2:41:38<2:14:24, 16.59s/it]
extract-train:  55%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                  | 583/1068 [2:41:54<2:12:26, 16.38s/it]
extract-train:  55%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                  | 584/1068 [2:42:10<2:11:06, 16.25s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                 | 585/1068 [2:42:26<2:09:41, 16.11s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                 | 586/1068 [2:42:41<2:06:56, 15.80s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                 | 587/1068 [2:42:55<2:02:25, 15.27s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                 | 588/1068 [2:43:09<2:01:07, 15.14s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                 | 589/1068 [2:43:25<2:02:18, 15.32s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                 | 590/1068 [2:43:39<1:58:42, 14.90s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                | 591/1068 [2:43:55<1:59:41, 15.05s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                | 592/1068 [2:44:10<1:59:10, 15.02s/it]
extract-train:  56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                | 593/1068 [2:44:23<1:55:36, 14.60s/it]
extract-train:  56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                | 594/1068 [2:44:39<1:57:28, 14.87s/it]
extract-train:  56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                | 595/1068 [2:44:55<2:00:33, 15.29s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                | 596/1068 [2:45:10<1:58:59, 15.13s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                               | 597/1068 [2:45:26<2:01:25, 15.47s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                               | 598/1068 [2:45:42<2:03:22, 15.75s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                               | 599/1068 [2:45:57<2:00:27, 15.41s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                               | 600/1068 [2:46:13<2:00:46, 15.48s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                               | 601/1068 [2:46:30<2:05:04, 16.07s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                               | 602/1068 [2:46:46<2:05:08, 16.11s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                              | 603/1068 [2:47:01<2:00:59, 15.61s/it]
extract-train:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                              | 604/1068 [2:47:17<2:01:38, 15.73s/it]
extract-train:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                              | 605/1068 [2:47:33<2:03:15, 15.97s/it]
extract-train:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                              | 606/1068 [2:47:46<1:55:17, 14.97s/it]
extract-train:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                              | 607/1068 [2:48:02<1:57:34, 15.30s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                              | 608/1068 [2:48:18<1:59:46, 15.62s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                             | 609/1068 [2:48:35<2:00:52, 15.80s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                             | 610/1068 [2:48:49<1:57:59, 15.46s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                             | 611/1068 [2:49:06<2:01:10, 15.91s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                             | 612/1068 [2:49:22<2:00:06, 15.80s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                             | 613/1068 [2:49:37<1:58:10, 15.58s/it]
extract-train:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                             | 614/1068 [2:49:51<1:55:50, 15.31s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                            | 615/1068 [2:50:07<1:55:13, 15.26s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                            | 616/1068 [2:50:23<1:56:48, 15.51s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                            | 617/1068 [2:50:37<1:54:18, 15.21s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                            | 618/1068 [2:50:53<1:55:47, 15.44s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                            | 619/1068 [2:51:10<1:57:36, 15.71s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                            | 620/1068 [2:51:24<1:53:37, 15.22s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                           | 621/1068 [2:51:40<1:55:52, 15.55s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                           | 622/1068 [2:51:56<1:56:40, 15.70s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                           | 623/1068 [2:52:11<1:55:14, 15.54s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                           | 624/1068 [2:52:27<1:55:49, 15.65s/it]
extract-train:  59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                           | 625/1068 [2:52:42<1:53:54, 15.43s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                           | 626/1068 [2:52:56<1:51:29, 15.13s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                          | 627/1068 [2:53:13<1:54:01, 15.51s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                          | 628/1068 [2:53:27<1:51:01, 15.14s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                          | 629/1068 [2:53:43<1:51:47, 15.28s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                          | 630/1068 [2:53:57<1:49:47, 15.04s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                          | 631/1068 [2:54:12<1:50:15, 15.14s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                          | 632/1068 [2:54:27<1:48:56, 14.99s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                         | 633/1068 [2:54:43<1:50:07, 15.19s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                         | 634/1068 [2:54:58<1:50:53, 15.33s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                         | 635/1068 [2:55:13<1:48:31, 15.04s/it]
extract-train:  60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                         | 636/1068 [2:55:28<1:48:52, 15.12s/it]
extract-train:  60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                         | 637/1068 [2:55:44<1:50:53, 15.44s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                        | 638/1068 [2:55:58<1:47:02, 14.94s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                        | 639/1068 [2:56:14<1:48:30, 15.18s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                        | 640/1068 [2:56:30<1:50:38, 15.51s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                        | 641/1068 [2:56:46<1:51:44, 15.70s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                        | 642/1068 [2:57:03<1:52:43, 15.88s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                        | 643/1068 [2:57:18<1:51:03, 15.68s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                       | 644/1068 [2:57:33<1:50:26, 15.63s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                       | 645/1068 [2:57:50<1:53:07, 16.05s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                       | 646/1068 [2:58:07<1:53:24, 16.13s/it]
extract-train:  61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                       | 647/1068 [2:58:23<1:52:57, 16.10s/it]
extract-train:  61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                       | 648/1068 [2:58:39<1:52:27, 16.07s/it]
extract-train:  61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                       | 649/1068 [2:58:54<1:50:51, 15.88s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                      | 650/1068 [2:59:08<1:46:56, 15.35s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                      | 651/1068 [2:59:23<1:46:33, 15.33s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                      | 652/1068 [2:59:40<1:49:24, 15.78s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                      | 653/1068 [2:59:55<1:46:25, 15.39s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                      | 654/1068 [3:00:09<1:44:22, 15.13s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                      | 655/1068 [3:00:25<1:44:39, 15.20s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                     | 656/1068 [3:00:39<1:43:13, 15.03s/it]
extract-train:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                     | 657/1068 [3:00:55<1:44:54, 15.32s/it]
extract-train:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                     | 658/1068 [3:01:11<1:45:28, 15.43s/it]
extract-train:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                     | 659/1068 [3:01:27<1:46:20, 15.60s/it]
extract-train:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                     | 660/1068 [3:01:42<1:45:19, 15.49s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                     | 661/1068 [3:01:58<1:45:43, 15.59s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                    | 662/1068 [3:02:13<1:44:27, 15.44s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                    | 663/1068 [3:02:29<1:45:00, 15.56s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                    | 664/1068 [3:02:43<1:41:47, 15.12s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                    | 665/1068 [3:02:59<1:42:29, 15.26s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                    | 666/1068 [3:03:14<1:42:44, 15.33s/it]
extract-train:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                    | 667/1068 [3:03:31<1:45:06, 15.73s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                   | 668/1068 [3:03:46<1:44:05, 15.61s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                   | 669/1068 [3:04:00<1:40:30, 15.11s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                   | 670/1068 [3:04:16<1:41:30, 15.30s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                   | 671/1068 [3:04:31<1:41:01, 15.27s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                   | 672/1068 [3:04:46<1:40:56, 15.29s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                   | 673/1068 [3:05:01<1:39:42, 15.15s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                  | 674/1068 [3:05:18<1:42:24, 15.60s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                  | 675/1068 [3:05:34<1:43:04, 15.74s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                  | 676/1068 [3:05:49<1:40:56, 15.45s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                  | 677/1068 [3:06:03<1:37:52, 15.02s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                  | 678/1068 [3:06:18<1:38:49, 15.20s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                  | 679/1068 [3:06:32<1:35:42, 14.76s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                 | 680/1068 [3:06:47<1:35:11, 14.72s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                 | 681/1068 [3:07:02<1:35:35, 14.82s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                 | 682/1068 [3:07:17<1:36:35, 15.01s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                 | 683/1068 [3:07:33<1:37:49, 15.25s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                 | 684/1068 [3:07:47<1:34:30, 14.77s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                 | 685/1068 [3:08:03<1:37:03, 15.21s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                | 686/1068 [3:08:19<1:38:41, 15.50s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                | 687/1068 [3:08:34<1:37:06, 15.29s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                | 688/1068 [3:08:49<1:35:45, 15.12s/it]
extract-train:  65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                | 689/1068 [3:09:05<1:38:26, 15.58s/it]
extract-train:  65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                | 690/1068 [3:09:20<1:36:54, 15.38s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                | 691/1068 [3:09:36<1:36:52, 15.42s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                               | 692/1068 [3:09:50<1:35:04, 15.17s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                               | 693/1068 [3:10:07<1:38:38, 15.78s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                               | 694/1068 [3:10:22<1:36:49, 15.53s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                               | 695/1068 [3:10:38<1:36:56, 15.59s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                               | 696/1068 [3:10:53<1:34:38, 15.27s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                               | 697/1068 [3:11:09<1:37:00, 15.69s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                              | 698/1068 [3:11:25<1:36:41, 15.68s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                              | 699/1068 [3:11:42<1:38:30, 16.02s/it]
extract-train:  66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                              | 700/1068 [3:11:56<1:35:42, 15.60s/it]
extract-train:  66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                              | 701/1068 [3:12:13<1:37:27, 15.93s/it]
extract-train:  66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                              | 702/1068 [3:12:28<1:35:06, 15.59s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                             | 703/1068 [3:12:44<1:35:10, 15.65s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                             | 704/1068 [3:13:00<1:36:31, 15.91s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                             | 705/1068 [3:13:16<1:35:45, 15.83s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                             | 706/1068 [3:13:30<1:32:23, 15.31s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                             | 707/1068 [3:13:45<1:32:12, 15.32s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                             | 708/1068 [3:14:03<1:36:51, 16.14s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                            | 709/1068 [3:14:18<1:34:03, 15.72s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                            | 710/1068 [3:14:35<1:35:38, 16.03s/it]
extract-train:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                            | 711/1068 [3:14:52<1:36:41, 16.25s/it]
extract-train:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                            | 712/1068 [3:15:09<1:39:13, 16.72s/it]
extract-train:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                            | 713/1068 [3:15:25<1:37:13, 16.43s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                            | 714/1068 [3:15:40<1:33:46, 15.89s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                           | 715/1068 [3:15:57<1:36:23, 16.38s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                           | 716/1068 [3:16:15<1:38:43, 16.83s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                           | 717/1068 [3:16:32<1:37:39, 16.69s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                           | 718/1068 [3:16:50<1:40:10, 17.17s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                           | 719/1068 [3:17:06<1:37:58, 16.84s/it]
extract-train:  67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                           | 720/1068 [3:17:21<1:35:21, 16.44s/it]
extract-train:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                          | 721/1068 [3:17:38<1:35:17, 16.48s/it]
extract-train:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                          | 722/1068 [3:17:53<1:32:31, 16.05s/it]
extract-train:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                          | 723/1068 [3:18:10<1:33:02, 16.18s/it]
extract-train:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                          | 724/1068 [3:18:26<1:32:58, 16.22s/it]
extract-train:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                          | 725/1068 [3:18:42<1:32:36, 16.20s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                          | 726/1068 [3:18:57<1:29:45, 15.75s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                         | 727/1068 [3:19:10<1:26:05, 15.15s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                         | 728/1068 [3:19:25<1:25:25, 15.07s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                         | 729/1068 [3:19:41<1:26:02, 15.23s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                         | 730/1068 [3:19:59<1:30:19, 16.03s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                         | 731/1068 [3:20:13<1:26:11, 15.35s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                         | 732/1068 [3:20:29<1:27:26, 15.62s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                        | 733/1068 [3:20:46<1:29:15, 15.99s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                        | 734/1068 [3:21:03<1:31:06, 16.37s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                        | 735/1068 [3:21:18<1:29:24, 16.11s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                        | 736/1068 [3:21:34<1:28:54, 16.07s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                        | 737/1068 [3:21:51<1:29:39, 16.25s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                        | 738/1068 [3:22:07<1:28:57, 16.18s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                       | 739/1068 [3:22:22<1:26:49, 15.83s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                       | 740/1068 [3:22:39<1:27:35, 16.02s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                       | 741/1068 [3:22:54<1:26:35, 15.89s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                       | 742/1068 [3:23:11<1:28:13, 16.24s/it]
extract-train:  70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                       | 743/1068 [3:23:27<1:26:31, 15.97s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                       | 744/1068 [3:23:43<1:27:04, 16.12s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                      | 745/1068 [3:23:58<1:25:27, 15.87s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                      | 746/1068 [3:24:15<1:26:00, 16.03s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                      | 747/1068 [3:24:31<1:25:54, 16.06s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                      | 748/1068 [3:24:45<1:22:33, 15.48s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                      | 749/1068 [3:25:01<1:22:30, 15.52s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                      | 750/1068 [3:25:17<1:23:46, 15.81s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                     | 751/1068 [3:25:32<1:21:56, 15.51s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                     | 752/1068 [3:25:47<1:20:25, 15.27s/it]
extract-train:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                     | 753/1068 [3:26:03<1:21:52, 15.60s/it]
extract-train:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                     | 754/1068 [3:26:18<1:20:15, 15.33s/it]
extract-train:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                     | 755/1068 [3:26:35<1:22:37, 15.84s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                     | 756/1068 [3:26:49<1:20:10, 15.42s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                    | 757/1068 [3:27:03<1:17:48, 15.01s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                    | 758/1068 [3:27:17<1:16:11, 14.75s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                    | 759/1068 [3:27:33<1:18:00, 15.15s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                    | 760/1068 [3:27:48<1:16:30, 14.90s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                    | 761/1068 [3:28:03<1:17:21, 15.12s/it]
extract-train:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                   | 762/1068 [3:28:20<1:19:55, 15.67s/it]
extract-train:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                   | 763/1068 [3:28:37<1:21:49, 16.10s/it]
extract-train:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                   | 764/1068 [3:28:53<1:21:18, 16.05s/it]
extract-train:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                   | 765/1068 [3:29:09<1:20:32, 15.95s/it]
extract-train:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                   | 766/1068 [3:29:26<1:22:19, 16.36s/it]
extract-train:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                   | 767/1068 [3:29:43<1:22:03, 16.36s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                  | 768/1068 [3:29:59<1:21:26, 16.29s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                  | 769/1068 [3:30:14<1:20:03, 16.07s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                  | 770/1068 [3:30:32<1:21:34, 16.42s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                  | 771/1068 [3:30:46<1:18:31, 15.86s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                  | 772/1068 [3:31:01<1:16:39, 15.54s/it]
extract-train:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                  | 773/1068 [3:31:16<1:15:41, 15.39s/it]
extract-train:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                 | 774/1068 [3:31:33<1:17:32, 15.82s/it]
extract-train:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                 | 775/1068 [3:31:49<1:17:37, 15.90s/it]
extract-train:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                 | 776/1068 [3:32:04<1:16:09, 15.65s/it]
extract-train:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                 | 777/1068 [3:32:19<1:14:22, 15.33s/it]
extract-train:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                 | 778/1068 [3:32:36<1:16:40, 15.86s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                 | 779/1068 [3:32:51<1:15:30, 15.68s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                | 780/1068 [3:33:06<1:14:46, 15.58s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                | 781/1068 [3:33:23<1:15:51, 15.86s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                | 782/1068 [3:33:40<1:16:54, 16.13s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                | 783/1068 [3:33:54<1:13:44, 15.53s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                | 784/1068 [3:34:10<1:15:07, 15.87s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                | 785/1068 [3:34:27<1:15:35, 16.03s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                               | 786/1068 [3:34:42<1:14:15, 15.80s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                               | 787/1068 [3:34:57<1:13:16, 15.65s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                               | 788/1068 [3:35:13<1:13:31, 15.76s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                               | 789/1068 [3:35:28<1:12:20, 15.56s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                               | 790/1068 [3:35:45<1:12:55, 15.74s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                               | 791/1068 [3:36:02<1:14:14, 16.08s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                              | 792/1068 [3:36:19<1:16:17, 16.59s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                              | 793/1068 [3:36:35<1:15:00, 16.37s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                              | 794/1068 [3:36:50<1:12:48, 15.94s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                              | 795/1068 [3:37:05<1:11:05, 15.63s/it]
extract-train:  75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                              | 796/1068 [3:37:21<1:11:15, 15.72s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                              | 797/1068 [3:37:37<1:10:59, 15.72s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                             | 798/1068 [3:37:52<1:10:35, 15.69s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                             | 799/1068 [3:38:10<1:12:49, 16.24s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                             | 800/1068 [3:38:25<1:11:14, 15.95s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                             | 801/1068 [3:38:41<1:10:22, 15.82s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                             | 802/1068 [3:38:57<1:10:31, 15.91s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                             | 803/1068 [3:39:12<1:09:15, 15.68s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                            | 804/1068 [3:39:27<1:08:29, 15.57s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                            | 805/1068 [3:39:43<1:08:03, 15.53s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                            | 806/1068 [3:39:58<1:07:03, 15.36s/it]
extract-train:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                            | 807/1068 [3:40:12<1:06:10, 15.21s/it]
extract-train:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                            | 808/1068 [3:40:28<1:06:02, 15.24s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                            | 809/1068 [3:40:43<1:05:24, 15.15s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                           | 810/1068 [3:40:57<1:04:33, 15.01s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                           | 811/1068 [3:41:14<1:06:04, 15.42s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                           | 812/1068 [3:41:28<1:04:17, 15.07s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                           | 813/1068 [3:41:44<1:05:33, 15.43s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                           | 814/1068 [3:41:59<1:04:53, 15.33s/it]
extract-train:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                           | 815/1068 [3:42:15<1:05:31, 15.54s/it]
extract-train:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                          | 816/1068 [3:42:32<1:06:46, 15.90s/it]
extract-train:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                          | 817/1068 [3:42:49<1:08:08, 16.29s/it]
extract-train:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                          | 818/1068 [3:43:04<1:05:48, 15.80s/it]
extract-train:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                          | 819/1068 [3:43:19<1:05:09, 15.70s/it]
extract-train:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                          | 820/1068 [3:43:36<1:06:02, 15.98s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                         | 821/1068 [3:43:51<1:04:24, 15.65s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                         | 822/1068 [3:44:05<1:02:50, 15.33s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                         | 823/1068 [3:44:21<1:02:50, 15.39s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                         | 824/1068 [3:44:35<1:01:24, 15.10s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                         | 825/1068 [3:44:52<1:03:02, 15.57s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                         | 826/1068 [3:45:07<1:01:38, 15.28s/it]
extract-train:  77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                        | 827/1068 [3:45:23<1:02:20, 15.52s/it]
extract-train:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                        | 828/1068 [3:45:39<1:03:27, 15.86s/it]
extract-train:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                        | 829/1068 [3:45:56<1:03:34, 15.96s/it]
extract-train:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                        | 830/1068 [3:46:11<1:03:00, 15.89s/it]
extract-train:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                        | 831/1068 [3:46:27<1:02:05, 15.72s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                        | 832/1068 [3:46:42<1:01:26, 15.62s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                       | 833/1068 [3:46:58<1:01:26, 15.69s/it]
extract-train:  78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                        | 834/1068 [3:47:13<59:53, 15.36s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                       | 835/1068 [3:47:29<1:01:18, 15.79s/it]
extract-train:  78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                       | 836/1068 [3:47:44<59:23, 15.36s/it]
extract-train:  78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                       | 837/1068 [3:47:59<59:21, 15.42s/it]
extract-train:  78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                       | 838/1068 [3:48:14<58:00, 15.13s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                       | 839/1068 [3:48:29<58:24, 15.30s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                       | 840/1068 [3:48:46<59:55, 15.77s/it]
extract-train:  79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                       | 841/1068 [3:49:01<58:14, 15.39s/it]
extract-train:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                      | 842/1068 [3:49:18<1:00:21, 16.03s/it]
extract-train:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                      | 843/1068 [3:49:34<1:00:01, 16.01s/it]
extract-train:  79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                      | 844/1068 [3:49:49<58:21, 15.63s/it]
extract-train:  79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                      | 845/1068 [3:50:05<58:44, 15.81s/it]
extract-train:  79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                      | 846/1068 [3:50:20<57:53, 15.64s/it]
extract-train:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                     | 847/1068 [3:50:34<55:50, 15.16s/it]
extract-train:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                     | 848/1068 [3:50:49<55:20, 15.09s/it]
extract-train:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                     | 849/1068 [3:51:05<55:59, 15.34s/it]
extract-train:  80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                     | 850/1068 [3:51:21<56:06, 15.44s/it]
extract-train:  80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                     | 851/1068 [3:51:39<58:57, 16.30s/it]
extract-train:  80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                     | 852/1068 [3:51:54<57:03, 15.85s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                    | 853/1068 [3:52:11<57:29, 16.04s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                    | 854/1068 [3:52:25<55:43, 15.62s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                    | 855/1068 [3:52:42<57:03, 16.07s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                    | 856/1068 [3:52:58<55:54, 15.82s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                    | 857/1068 [3:53:13<54:43, 15.56s/it]
extract-train:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                    | 858/1068 [3:53:27<53:29, 15.29s/it]
extract-train:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                   | 859/1068 [3:53:45<55:51, 16.04s/it]
extract-train:  81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                   | 860/1068 [3:54:01<55:11, 15.92s/it]
extract-train:  81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                   | 861/1068 [3:54:16<54:23, 15.77s/it]
extract-train:  81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                   | 862/1068 [3:54:33<54:53, 15.99s/it]
extract-train:  81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                   | 863/1068 [3:54:47<52:46, 15.44s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                   | 864/1068 [3:55:02<52:00, 15.29s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                  | 865/1068 [3:55:18<52:38, 15.56s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                  | 866/1068 [3:55:32<50:49, 15.09s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                  | 867/1068 [3:55:48<51:59, 15.52s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                  | 868/1068 [3:56:03<50:45, 15.23s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                  | 869/1068 [3:56:18<50:07, 15.11s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                  | 870/1068 [3:56:33<49:30, 15.00s/it]
extract-train:  82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                 | 871/1068 [3:56:48<49:42, 15.14s/it]
extract-train:  82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                 | 872/1068 [3:57:04<50:34, 15.48s/it]
extract-train:  82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                 | 873/1068 [3:57:20<50:43, 15.61s/it]
extract-train:  82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                 | 874/1068 [3:57:37<51:18, 15.87s/it]
extract-train:  82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                 | 875/1068 [3:57:52<50:07, 15.58s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                 | 876/1068 [3:58:06<49:03, 15.33s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                | 877/1068 [3:58:22<49:11, 15.46s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                | 878/1068 [3:58:37<48:43, 15.39s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                | 879/1068 [3:58:52<48:06, 15.27s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                | 880/1068 [3:59:07<47:39, 15.21s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                | 881/1068 [3:59:23<47:40, 15.30s/it]
extract-train:  83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                               | 882/1068 [3:59:39<48:03, 15.50s/it]
extract-train:  83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                               | 883/1068 [3:59:54<47:36, 15.44s/it]
extract-train:  83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                               | 884/1068 [4:00:11<48:53, 15.94s/it]
extract-train:  83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                               | 885/1068 [4:00:27<48:30, 15.91s/it]
extract-train:  83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                               | 886/1068 [4:00:43<47:57, 15.81s/it]
extract-train:  83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                               | 887/1068 [4:01:00<48:39, 16.13s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                              | 888/1068 [4:01:16<48:18, 16.10s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                              | 889/1068 [4:01:30<46:28, 15.58s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                              | 890/1068 [4:01:45<45:58, 15.50s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                              | 891/1068 [4:02:00<45:30, 15.43s/it]
extract-train:  84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                              | 892/1068 [4:02:15<44:45, 15.26s/it]
extract-train:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                              | 893/1068 [4:02:32<45:48, 15.71s/it]
extract-train:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                             | 894/1068 [4:02:48<45:52, 15.82s/it]
extract-train:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                             | 895/1068 [4:03:05<46:22, 16.08s/it]
extract-train:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                             | 896/1068 [4:03:20<45:22, 15.83s/it]
extract-train:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                             | 897/1068 [4:03:35<44:30, 15.62s/it]
extract-train:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                             | 898/1068 [4:03:51<44:24, 15.67s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                             | 899/1068 [4:04:05<42:23, 15.05s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                            | 900/1068 [4:04:19<41:50, 14.94s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                            | 901/1068 [4:04:35<42:08, 15.14s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                            | 902/1068 [4:04:49<41:23, 14.96s/it]
extract-train:  85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                            | 903/1068 [4:05:05<41:14, 15.00s/it]
extract-train:  85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                            | 904/1068 [4:05:19<40:31, 14.83s/it]
extract-train:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                            | 905/1068 [4:05:35<41:31, 15.28s/it]
extract-train:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                           | 906/1068 [4:05:50<41:00, 15.19s/it]
extract-train:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                           | 907/1068 [4:06:07<42:17, 15.76s/it]
extract-train:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                           | 908/1068 [4:06:22<41:11, 15.45s/it]
extract-train:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                           | 909/1068 [4:06:37<40:08, 15.15s/it]
extract-train:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                           | 910/1068 [4:06:53<40:39, 15.44s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                           | 911/1068 [4:07:10<42:14, 16.14s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                          | 912/1068 [4:07:26<41:30, 15.96s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                          | 913/1068 [4:07:43<42:13, 16.35s/it]
extract-train:  86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                          | 914/1068 [4:07:58<40:55, 15.95s/it]
extract-train:  86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                          | 915/1068 [4:08:15<41:00, 16.08s/it]
extract-train:  86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                          | 916/1068 [4:08:31<40:41, 16.06s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                         | 917/1068 [4:08:47<40:24, 16.05s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                         | 918/1068 [4:09:01<39:05, 15.64s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                         | 919/1068 [4:09:18<39:16, 15.81s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                         | 920/1068 [4:09:31<37:26, 15.18s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                         | 921/1068 [4:09:47<37:28, 15.29s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                         | 922/1068 [4:10:02<37:07, 15.26s/it]
extract-train:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                        | 923/1068 [4:10:16<36:07, 14.95s/it]
extract-train:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                        | 924/1068 [4:10:31<35:44, 14.89s/it]
extract-train:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                        | 925/1068 [4:10:45<34:57, 14.67s/it]
extract-train:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                        | 926/1068 [4:11:01<35:29, 15.00s/it]
extract-train:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                        | 927/1068 [4:11:16<35:34, 15.14s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                        | 928/1068 [4:11:32<35:34, 15.24s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                       | 929/1068 [4:11:49<36:48, 15.89s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                       | 930/1068 [4:12:05<36:44, 15.98s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                       | 931/1068 [4:12:23<37:44, 16.53s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                       | 932/1068 [4:12:39<37:07, 16.38s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                       | 933/1068 [4:12:54<35:57, 15.98s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                       | 934/1068 [4:13:10<35:19, 15.82s/it]
extract-train:  88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                      | 935/1068 [4:13:28<36:29, 16.46s/it]
extract-train:  88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                      | 936/1068 [4:13:44<35:51, 16.30s/it]
extract-train:  88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                      | 937/1068 [4:14:00<35:24, 16.22s/it]
extract-train:  88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                      | 938/1068 [4:14:15<34:41, 16.01s/it]
extract-train:  88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                      | 939/1068 [4:14:32<34:50, 16.21s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                      | 940/1068 [4:14:48<34:33, 16.20s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                     | 941/1068 [4:15:04<33:51, 16.00s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                     | 942/1068 [4:15:20<33:50, 16.11s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                     | 943/1068 [4:15:35<33:08, 15.91s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                     | 944/1068 [4:15:51<32:34, 15.76s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                     | 945/1068 [4:16:07<32:32, 15.88s/it]
extract-train:  89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                     | 946/1068 [4:16:22<31:46, 15.63s/it]
extract-train:  89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                    | 947/1068 [4:16:36<30:40, 15.21s/it]
extract-train:  89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                    | 948/1068 [4:16:51<30:08, 15.07s/it]
extract-train:  89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                    | 949/1068 [4:17:06<29:36, 14.93s/it]
extract-train:  89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                    | 950/1068 [4:17:20<29:10, 14.83s/it]
extract-train:  89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                    | 951/1068 [4:17:38<30:25, 15.60s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                    | 952/1068 [4:17:53<30:05, 15.57s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                   | 953/1068 [4:18:08<29:39, 15.48s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                   | 954/1068 [4:18:24<29:28, 15.52s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                   | 955/1068 [4:18:41<29:47, 15.82s/it]
extract-train:  90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                   | 956/1068 [4:18:58<30:26, 16.31s/it]
extract-train:  90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                   | 957/1068 [4:19:15<30:19, 16.39s/it]
extract-train:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                  | 958/1068 [4:19:30<29:44, 16.23s/it]
extract-train:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                  | 959/1068 [4:19:45<28:49, 15.87s/it]
extract-train:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                  | 960/1068 [4:19:59<27:32, 15.30s/it]
extract-train:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                  | 961/1068 [4:20:16<28:00, 15.71s/it]
extract-train:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                  | 962/1068 [4:20:34<28:39, 16.23s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                  | 963/1068 [4:20:50<28:25, 16.25s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                 | 964/1068 [4:21:04<27:15, 15.72s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                 | 965/1068 [4:21:21<27:15, 15.88s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                 | 966/1068 [4:21:35<26:25, 15.54s/it]
extract-train:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                 | 967/1068 [4:21:53<27:14, 16.18s/it]
extract-train:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                 | 968/1068 [4:22:09<26:43, 16.03s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                 | 969/1068 [4:22:25<26:46, 16.22s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                | 970/1068 [4:22:42<26:40, 16.33s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                | 971/1068 [4:22:58<26:30, 16.40s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                | 972/1068 [4:23:14<25:41, 16.06s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                | 973/1068 [4:23:30<25:22, 16.02s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                | 974/1068 [4:23:46<25:03, 15.99s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                | 975/1068 [4:24:00<24:15, 15.65s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏               | 976/1068 [4:24:17<24:30, 15.98s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍               | 977/1068 [4:24:32<23:54, 15.76s/it]
extract-train:  92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌               | 978/1068 [4:24:48<23:34, 15.71s/it]
extract-train:  92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊               | 979/1068 [4:25:04<23:28, 15.82s/it]
extract-train:  92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉               | 980/1068 [4:25:20<23:00, 15.69s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████               | 981/1068 [4:25:36<22:55, 15.81s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎              | 982/1068 [4:25:51<22:37, 15.78s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍              | 983/1068 [4:26:14<25:19, 17.88s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌              | 984/1068 [4:26:37<26:58, 19.27s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊              | 985/1068 [4:27:03<29:34, 21.38s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉              | 986/1068 [4:27:26<29:49, 21.82s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 987/1068 [4:27:50<30:34, 22.65s/it]
extract-train:  93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎             | 988/1068 [4:28:14<30:30, 22.88s/it]
extract-train:  93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍             | 989/1068 [4:28:37<30:25, 23.11s/it]
extract-train:  93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋             | 990/1068 [4:29:03<31:04, 23.91s/it]
extract-train:  93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊             | 991/1068 [4:29:25<30:00, 23.38s/it]
extract-train:  93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉             | 992/1068 [4:29:47<29:09, 23.02s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏            | 993/1068 [4:30:13<29:44, 23.79s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎            | 994/1068 [4:30:38<29:35, 23.99s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍            | 995/1068 [4:30:59<28:15, 23.23s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋            | 996/1068 [4:31:21<27:28, 22.89s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊            | 997/1068 [4:31:43<26:47, 22.64s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████            | 998/1068 [4:32:08<27:04, 23.21s/it]
extract-train:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏           | 999/1068 [4:32:32<26:57, 23.44s/it]
extract-train:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍           | 1000/1068 [4:32:56<26:54, 23.75s/it]
extract-train:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌           | 1001/1068 [4:33:16<25:18, 22.66s/it]
extract-train:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊           | 1002/1068 [4:33:38<24:34, 22.34s/it]
extract-train:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉           | 1003/1068 [4:33:58<23:19, 21.53s/it]
extract-train:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████           | 1004/1068 [4:34:24<24:27, 22.92s/it]
extract-train:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎          | 1005/1068 [4:34:46<24:01, 22.88s/it]
extract-train:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍          | 1006/1068 [4:35:10<23:50, 23.07s/it]
extract-train:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌          | 1007/1068 [4:35:35<24:00, 23.62s/it]
extract-train:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊          | 1008/1068 [4:35:59<23:48, 23.80s/it]
extract-train:  94%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉          | 1009/1068 [4:36:21<22:53, 23.29s/it]
extract-train:  95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████          | 1010/1068 [4:36:46<22:57, 23.75s/it]
extract-train:  95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎         | 1011/1068 [4:37:12<23:09, 24.38s/it]
extract-train:  95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍         | 1012/1068 [4:37:37<23:02, 24.69s/it]
extract-train:  95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋         | 1013/1068 [4:38:00<22:11, 24.21s/it]
extract-train:  95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊         | 1014/1068 [4:38:22<21:05, 23.44s/it]
extract-train:  95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉         | 1015/1068 [4:38:47<21:11, 24.00s/it]
extract-train:  95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏        | 1016/1068 [4:39:08<19:53, 22.96s/it]
extract-train:  95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎        | 1017/1068 [4:39:29<19:05, 22.46s/it]
extract-train:  95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍        | 1018/1068 [4:39:54<19:14, 23.09s/it]
extract-train:  95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋        | 1019/1068 [4:40:20<19:32, 23.93s/it]
extract-train:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊        | 1020/1068 [4:40:46<19:41, 24.61s/it]
extract-train:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉        | 1021/1068 [4:41:10<19:16, 24.60s/it]
extract-train:  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏       | 1022/1068 [4:41:37<19:14, 25.09s/it]
extract-train:  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎       | 1023/1068 [4:42:02<18:46, 25.03s/it]
extract-train:  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌       | 1024/1068 [4:42:27<18:28, 25.19s/it]
extract-train:  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋       | 1025/1068 [4:42:51<17:44, 24.75s/it]
extract-train:  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊       | 1026/1068 [4:43:14<17:04, 24.40s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████       | 1027/1068 [4:43:40<16:59, 24.87s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏      | 1028/1068 [4:44:06<16:45, 25.13s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎      | 1029/1068 [4:44:30<16:00, 24.64s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌      | 1030/1068 [4:44:53<15:24, 24.32s/it]
extract-train:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋      | 1031/1068 [4:45:19<15:17, 24.80s/it]
extract-train:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊      | 1032/1068 [4:45:44<14:51, 24.76s/it]
extract-train:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████      | 1033/1068 [4:46:08<14:25, 24.72s/it]
extract-train:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏     | 1034/1068 [4:46:33<13:58, 24.66s/it]
extract-train:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍     | 1035/1068 [4:46:56<13:18, 24.19s/it]
extract-train:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌     | 1036/1068 [4:47:19<12:38, 23.71s/it]
extract-train:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋     | 1037/1068 [4:47:42<12:10, 23.57s/it]
extract-train:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉     | 1038/1068 [4:48:09<12:21, 24.71s/it]
extract-train:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████     | 1039/1068 [4:48:34<12:01, 24.89s/it]
extract-train:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏    | 1040/1068 [4:49:00<11:44, 25.16s/it]
extract-train:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍    | 1041/1068 [4:49:28<11:43, 26.07s/it]
extract-train:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌    | 1042/1068 [4:49:53<11:05, 25.61s/it]
extract-train:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋    | 1043/1068 [4:50:18<10:32, 25.29s/it]
extract-train:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉    | 1044/1068 [4:50:41<09:52, 24.71s/it]
extract-train:  98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████    | 1045/1068 [4:51:04<09:16, 24.20s/it]
extract-train:  98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎   | 1046/1068 [4:51:25<08:28, 23.12s/it]
extract-train:  98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍   | 1047/1068 [4:51:51<08:24, 24.04s/it]
extract-train:  98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌   | 1048/1068 [4:52:16<08:11, 24.56s/it]
extract-train:  98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊   | 1049/1068 [4:52:42<07:52, 24.85s/it]
extract-train:  98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉   | 1050/1068 [4:53:07<07:27, 24.89s/it]
extract-train:  98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████   | 1051/1068 [4:53:32<07:01, 24.78s/it]
extract-train:  99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎  | 1052/1068 [4:53:56<06:35, 24.72s/it]
extract-train:  99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍  | 1053/1068 [4:54:21<06:11, 24.75s/it]
extract-train:  99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌  | 1054/1068 [4:54:45<05:45, 24.67s/it]
extract-train:  99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊  | 1055/1068 [4:55:09<05:17, 24.41s/it]
extract-train:  99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉  | 1056/1068 [4:55:35<04:58, 24.86s/it]
extract-train:  99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1057/1068 [4:56:02<04:39, 25.45s/it]
extract-train:  99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1058/1068 [4:56:26<04:09, 24.91s/it]
extract-train:  99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1059/1068 [4:56:48<03:36, 24.11s/it]
extract-train:  99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1060/1068 [4:57:07<03:01, 22.65s/it]
extract-train:  99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1061/1068 [4:57:31<02:41, 23.12s/it]
extract-train:  99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1062/1068 [4:57:58<02:25, 24.26s/it]
extract-train: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 1063/1068 [4:58:23<02:02, 24.42s/it]
extract-train: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 1064/1068 [4:58:43<01:31, 22.95s/it]
extract-train: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 1065/1068 [4:59:06<01:09, 23.22s/it]
extract-train: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋| 1066/1068 [4:59:31<00:47, 23.74s/it]
extract-train: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 1067/1068 [5:00:01<00:25, 25.61s/it]
extract-train: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1068/1068 [5:00:25<00:00, 25.04s/it]
                                                                                                                                                                                                                                                
Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-12 02:03:21,785][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-12 02:03:22,759][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 02:03:22,844][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+
extract-validation:   0%|                                                                                                                                                                                               | 0/138 [00:00<?, ?it/s]
extract-validation:   1%|█▎                                                                                                                                                                                     | 1/138 [00:25<58:08, 25.46s/it]
extract-validation:   1%|██▋                                                                                                                                                                                    | 2/138 [00:44<48:37, 21.45s/it]
extract-validation:   2%|███▉                                                                                                                                                                                   | 3/138 [01:07<49:49, 22.14s/it]
extract-validation:   3%|█████▎                                                                                                                                                                                 | 4/138 [01:30<50:55, 22.80s/it]
extract-validation:   4%|██████▋                                                                                                                                                                                | 5/138 [01:57<53:16, 24.04s/it]
extract-validation:   4%|███████▉                                                                                                                                                                               | 6/138 [02:21<53:25, 24.29s/it]
extract-validation:   5%|█████████▎                                                                                                                                                                             | 7/138 [02:40<48:51, 22.38s/it]
extract-validation:   6%|██████████▌                                                                                                                                                                            | 8/138 [03:05<50:35, 23.35s/it]
extract-validation:   7%|███████████▉                                                                                                                                                                           | 9/138 [03:26<48:46, 22.69s/it]
extract-validation:   7%|█████████████▏                                                                                                                                                                        | 10/138 [03:49<48:21, 22.67s/it]
extract-validation:   8%|██████████████▌                                                                                                                                                                       | 11/138 [04:11<47:38, 22.51s/it]
extract-validation:   9%|███████████████▊                                                                                                                                                                      | 12/138 [04:34<47:06, 22.43s/it]
extract-validation:   9%|█████████████████▏                                                                                                                                                                    | 13/138 [04:58<48:15, 23.16s/it]
extract-validation:  10%|██████████████████▍                                                                                                                                                                   | 14/138 [05:22<48:16, 23.36s/it]
extract-validation:  11%|███████████████████▊                                                                                                                                                                  | 15/138 [05:45<47:18, 23.07s/it]
extract-validation:  12%|█████████████████████                                                                                                                                                                 | 16/138 [06:04<44:22, 21.83s/it]
extract-validation:  12%|██████████████████████▍                                                                                                                                                               | 17/138 [06:28<45:30, 22.56s/it]
extract-validation:  13%|███████████████████████▋                                                                                                                                                              | 18/138 [06:52<46:07, 23.06s/it]
extract-validation:  14%|█████████████████████████                                                                                                                                                             | 19/138 [07:15<45:38, 23.01s/it]
extract-validation:  14%|██████████████████████████▍                                                                                                                                                           | 20/138 [07:37<44:55, 22.84s/it]
extract-validation:  15%|███████████████████████████▋                                                                                                                                                          | 21/138 [08:02<45:21, 23.26s/it]
extract-validation:  16%|█████████████████████████████                                                                                                                                                         | 22/138 [08:27<46:02, 23.81s/it]
extract-validation:  17%|██████████████████████████████▎                                                                                                                                                       | 23/138 [08:52<46:37, 24.32s/it]
extract-validation:  17%|███████████████████████████████▋                                                                                                                                                      | 24/138 [09:18<47:13, 24.86s/it]
extract-validation:  18%|████████████████████████████████▉                                                                                                                                                     | 25/138 [09:39<44:34, 23.67s/it]
extract-validation:  19%|██████████████████████████████████▎                                                                                                                                                   | 26/138 [10:05<45:21, 24.30s/it]
extract-validation:  20%|███████████████████████████████████▌                                                                                                                                                  | 27/138 [10:27<43:30, 23.52s/it]
extract-validation:  20%|████████████████████████████████████▉                                                                                                                                                 | 28/138 [10:51<43:29, 23.72s/it]
extract-validation:  21%|██████████████████████████████████████▏                                                                                                                                               | 29/138 [11:11<41:22, 22.77s/it]
extract-validation:  22%|███████████████████████████████████████▌                                                                                                                                              | 30/138 [11:34<41:01, 22.80s/it]
extract-validation:  22%|████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                             | 31/138 [11:59<41:56, 23.52s/it]
extract-validation:  23%|██████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                           | 32/138 [12:24<42:18, 23.95s/it]
extract-validation:  24%|███████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                          | 33/138 [12:47<41:25, 23.67s/it]
extract-validation:  25%|████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                         | 34/138 [13:07<38:45, 22.36s/it]
extract-validation:  25%|██████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                       | 35/138 [13:30<39:04, 22.77s/it]
extract-validation:  26%|███████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                      | 36/138 [13:55<39:36, 23.30s/it]
extract-validation:  27%|████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                     | 37/138 [14:18<39:13, 23.30s/it]
extract-validation:  28%|██████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                    | 38/138 [14:39<37:43, 22.63s/it]
extract-validation:  28%|███████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                  | 39/138 [15:02<37:32, 22.75s/it]
extract-validation:  29%|████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                 | 40/138 [15:29<39:11, 24.00s/it]
extract-validation:  30%|██████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                | 41/138 [15:53<38:52, 24.04s/it]
extract-validation:  30%|███████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                              | 42/138 [16:15<37:21, 23.35s/it]
extract-validation:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                             | 43/138 [16:36<35:33, 22.46s/it]
extract-validation:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                            | 44/138 [17:00<36:08, 23.07s/it]
extract-validation:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                          | 45/138 [17:26<36:51, 23.78s/it]
extract-validation:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                         | 46/138 [17:48<35:58, 23.46s/it]
extract-validation:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                        | 47/138 [18:09<34:21, 22.65s/it]
extract-validation:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                      | 48/138 [18:34<35:15, 23.50s/it]
extract-validation:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                     | 49/138 [19:00<35:51, 24.17s/it]
extract-validation:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                    | 50/138 [19:24<35:06, 23.94s/it]
extract-validation:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                  | 51/138 [19:47<34:32, 23.82s/it]
extract-validation:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                 | 52/138 [20:14<35:21, 24.66s/it]
extract-validation:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                | 53/138 [20:38<34:34, 24.41s/it]
extract-validation:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                              | 54/138 [21:04<34:55, 24.95s/it]
extract-validation:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                             | 55/138 [21:25<33:05, 23.93s/it]
extract-validation:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                            | 56/138 [21:43<30:12, 22.11s/it]
extract-validation:  41%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                          | 57/138 [22:08<31:02, 22.99s/it]
extract-validation:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                         | 58/138 [22:33<31:21, 23.52s/it]
extract-validation:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                        | 59/138 [22:58<31:35, 23.99s/it]
extract-validation:  43%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                      | 60/138 [23:18<29:31, 22.71s/it]
extract-validation:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                     | 61/138 [23:44<30:33, 23.81s/it]
extract-validation:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                    | 62/138 [24:10<30:43, 24.26s/it]
extract-validation:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                   | 63/138 [24:33<29:58, 23.98s/it]
extract-validation:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                 | 64/138 [24:57<29:39, 24.05s/it]
extract-validation:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                | 65/138 [25:21<29:08, 23.95s/it]
extract-validation:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                               | 66/138 [25:45<28:43, 23.94s/it]
extract-validation:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                             | 67/138 [26:10<28:51, 24.38s/it]
extract-validation:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                            | 68/138 [26:34<28:13, 24.20s/it]
extract-validation:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                           | 69/138 [26:53<25:59, 22.60s/it]
extract-validation:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                         | 70/138 [27:16<25:58, 22.92s/it]
extract-validation:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                        | 71/138 [27:40<25:58, 23.27s/it]
extract-validation:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                       | 72/138 [28:06<26:23, 23.99s/it]
extract-validation:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                     | 73/138 [28:29<25:29, 23.53s/it]
extract-validation:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                    | 74/138 [28:53<25:18, 23.72s/it]
extract-validation:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                   | 75/138 [29:16<24:46, 23.59s/it]
extract-validation:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                 | 76/138 [29:42<24:59, 24.19s/it]
extract-validation:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                | 77/138 [30:08<25:19, 24.90s/it]
extract-validation:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                               | 78/138 [30:31<24:19, 24.32s/it]
extract-validation:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                             | 79/138 [30:53<23:03, 23.44s/it]
extract-validation:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                            | 80/138 [31:17<23:04, 23.88s/it]
extract-validation:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                           | 81/138 [31:44<23:23, 24.61s/it]
extract-validation:  59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                         | 82/138 [32:07<22:32, 24.15s/it]
extract-validation:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                        | 83/138 [32:30<21:55, 23.91s/it]
extract-validation:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                       | 84/138 [32:53<21:14, 23.59s/it]
extract-validation:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                      | 85/138 [33:17<20:57, 23.72s/it]
extract-validation:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                    | 86/138 [33:38<19:54, 22.96s/it]
extract-validation:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                   | 87/138 [34:03<19:58, 23.50s/it]
extract-validation:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                  | 88/138 [34:28<19:50, 23.81s/it]
extract-validation:  64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                | 89/138 [34:52<19:37, 24.02s/it]
extract-validation:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                               | 90/138 [35:16<19:09, 23.95s/it]
extract-validation:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                              | 91/138 [35:35<17:43, 22.64s/it]
extract-validation:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                            | 92/138 [36:02<18:16, 23.83s/it]
extract-validation:  67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                           | 93/138 [36:25<17:36, 23.47s/it]
extract-validation:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                          | 94/138 [36:50<17:31, 23.90s/it]
extract-validation:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                        | 95/138 [37:08<15:59, 22.32s/it]
extract-validation:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                       | 96/138 [37:32<16:01, 22.89s/it]
extract-validation:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                      | 97/138 [37:55<15:35, 22.82s/it]
extract-validation:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                    | 98/138 [38:19<15:30, 23.26s/it]
extract-validation:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                   | 99/138 [38:44<15:27, 23.78s/it]
extract-validation:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                 | 100/138 [39:02<13:52, 21.90s/it]
extract-validation:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                | 101/138 [39:27<14:08, 22.92s/it]
extract-validation:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                               | 102/138 [39:54<14:27, 24.10s/it]
extract-validation:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                              | 103/138 [40:16<13:45, 23.58s/it]
extract-validation:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                            | 104/138 [40:40<13:19, 23.52s/it]
extract-validation:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                           | 105/138 [41:03<12:47, 23.27s/it]
extract-validation:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                          | 106/138 [41:26<12:29, 23.43s/it]
extract-validation:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                        | 107/138 [41:52<12:25, 24.06s/it]
extract-validation:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                       | 108/138 [42:14<11:40, 23.36s/it]
extract-validation:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                      | 109/138 [42:38<11:24, 23.59s/it]
extract-validation:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                    | 110/138 [43:05<11:29, 24.62s/it]
extract-validation:  80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                   | 111/138 [43:27<10:46, 23.95s/it]
extract-validation:  81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                  | 112/138 [43:53<10:35, 24.44s/it]
extract-validation:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                | 113/138 [44:13<09:42, 23.29s/it]
extract-validation:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                               | 114/138 [44:37<09:20, 23.36s/it]
extract-validation:  83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                              | 115/138 [45:01<09:03, 23.64s/it]
extract-validation:  84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                            | 116/138 [45:25<08:41, 23.70s/it]
extract-validation:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                           | 117/138 [45:47<08:08, 23.24s/it]
extract-validation:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                          | 118/138 [46:12<07:52, 23.61s/it]
extract-validation:  86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                         | 119/138 [46:37<07:41, 24.28s/it]
extract-validation:  87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                       | 120/138 [47:05<07:35, 25.29s/it]
extract-validation:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                      | 121/138 [47:30<07:09, 25.25s/it]
extract-validation:  88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                     | 122/138 [47:56<06:44, 25.31s/it]
extract-validation:  89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                   | 123/138 [48:23<06:30, 26.04s/it]
extract-validation:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                  | 124/138 [48:49<06:00, 25.77s/it]
extract-validation:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                 | 125/138 [49:12<05:25, 25.02s/it]
extract-validation:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎               | 126/138 [49:32<04:41, 23.47s/it]
extract-validation:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌              | 127/138 [49:54<04:15, 23.22s/it]
extract-validation:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉             | 128/138 [50:24<04:10, 25.04s/it]
extract-validation:  93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏           | 129/138 [50:47<03:39, 24.42s/it]
extract-validation:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌          | 130/138 [51:08<03:07, 23.47s/it]
extract-validation:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊         | 131/138 [51:33<02:47, 23.94s/it]
extract-validation:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏       | 132/138 [51:56<02:22, 23.82s/it]
extract-validation:  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍      | 133/138 [52:21<01:59, 23.99s/it]
extract-validation:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊     | 134/138 [52:42<01:32, 23.03s/it]
extract-validation:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████    | 135/138 [53:03<01:07, 22.46s/it]
extract-validation:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍  | 136/138 [53:27<00:46, 23.10s/it]
extract-validation:  99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 137/138 [53:52<00:23, 23.48s/it]
extract-validation: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 138/138 [54:08<00:00, 21.26s/it]
                                                                                                                                                                                                                                                
Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-12 02:57:39,927][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-12 02:57:40,698][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 02:57:40,786][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+
extract-test:   0%|                                                                                                                                                                                                     | 0/277 [00:00<?, ?it/s]
extract-test:   0%|▋                                                                                                                                                                                          | 1/277 [00:18<1:24:17, 18.32s/it]
extract-test:   1%|█▎                                                                                                                                                                                         | 2/277 [00:44<1:46:10, 23.16s/it]
extract-test:   1%|██                                                                                                                                                                                         | 3/277 [01:16<2:03:17, 27.00s/it]
extract-test:   1%|██▋                                                                                                                                                                                        | 4/277 [01:39<1:55:58, 25.49s/it]
extract-test:   2%|███▍                                                                                                                                                                                       | 5/277 [02:00<1:48:30, 23.93s/it]
extract-test:   2%|████                                                                                                                                                                                       | 6/277 [02:25<1:48:57, 24.12s/it]
extract-test:   3%|████▋                                                                                                                                                                                      | 7/277 [02:50<1:50:34, 24.57s/it]
extract-test:   3%|█████▍                                                                                                                                                                                     | 8/277 [03:17<1:53:26, 25.30s/it]
extract-test:   3%|██████                                                                                                                                                                                     | 9/277 [03:43<1:53:46, 25.47s/it]
extract-test:   4%|██████▋                                                                                                                                                                                   | 10/277 [04:06<1:50:07, 24.75s/it]
extract-test:   4%|███████▍                                                                                                                                                                                  | 11/277 [04:32<1:51:08, 25.07s/it]
extract-test:   4%|████████                                                                                                                                                                                  | 12/277 [04:57<1:50:59, 25.13s/it]
extract-test:   5%|████████▋                                                                                                                                                                                 | 13/277 [05:21<1:49:21, 24.85s/it]
extract-test:   5%|█████████▍                                                                                                                                                                                | 14/277 [05:48<1:51:30, 25.44s/it]
extract-test:   5%|██████████                                                                                                                                                                                | 15/277 [06:13<1:50:48, 25.38s/it]
extract-test:   6%|██████████▋                                                                                                                                                                               | 16/277 [06:39<1:51:03, 25.53s/it]
extract-test:   6%|███████████▍                                                                                                                                                                              | 17/277 [07:03<1:48:39, 25.07s/it]
extract-test:   6%|████████████                                                                                                                                                                              | 18/277 [07:28<1:47:15, 24.85s/it]
extract-test:   7%|████████████▊                                                                                                                                                                             | 19/277 [07:53<1:47:37, 25.03s/it]
extract-test:   7%|█████████████▍                                                                                                                                                                            | 20/277 [08:17<1:45:23, 24.60s/it]
extract-test:   8%|██████████████                                                                                                                                                                            | 21/277 [08:41<1:44:03, 24.39s/it]
extract-test:   8%|██████████████▊                                                                                                                                                                           | 22/277 [09:06<1:44:41, 24.64s/it]
extract-test:   8%|███████████████▍                                                                                                                                                                          | 23/277 [09:30<1:44:12, 24.61s/it]
extract-test:   9%|████████████████                                                                                                                                                                          | 24/277 [09:53<1:41:33, 24.09s/it]
extract-test:   9%|████████████████▊                                                                                                                                                                         | 25/277 [10:16<1:39:14, 23.63s/it]
extract-test:   9%|█████████████████▍                                                                                                                                                                        | 26/277 [10:40<1:39:07, 23.69s/it]
extract-test:  10%|██████████████████▏                                                                                                                                                                       | 27/277 [11:05<1:40:43, 24.17s/it]
extract-test:  10%|██████████████████▊                                                                                                                                                                       | 28/277 [11:31<1:42:50, 24.78s/it]
extract-test:  10%|███████████████████▍                                                                                                                                                                      | 29/277 [11:53<1:39:04, 23.97s/it]
extract-test:  11%|████████████████████▏                                                                                                                                                                     | 30/277 [12:15<1:36:02, 23.33s/it]
extract-test:  11%|████████████████████▊                                                                                                                                                                     | 31/277 [12:38<1:35:39, 23.33s/it]
extract-test:  12%|█████████████████████▍                                                                                                                                                                    | 32/277 [13:01<1:34:37, 23.17s/it]
extract-test:  12%|██████████████████████▏                                                                                                                                                                   | 33/277 [13:26<1:36:46, 23.80s/it]
extract-test:  12%|██████████████████████▊                                                                                                                                                                   | 34/277 [13:52<1:38:40, 24.37s/it]
extract-test:  13%|███████████████████████▌                                                                                                                                                                  | 35/277 [14:16<1:37:06, 24.08s/it]
extract-test:  13%|████████████████████████▏                                                                                                                                                                 | 36/277 [14:41<1:38:04, 24.41s/it]
extract-test:  13%|████████████████████████▊                                                                                                                                                                 | 37/277 [15:03<1:35:40, 23.92s/it]
extract-test:  14%|█████████████████████████▌                                                                                                                                                                | 38/277 [15:27<1:34:25, 23.70s/it]
extract-test:  14%|██████████████████████████▏                                                                                                                                                               | 39/277 [15:48<1:31:45, 23.13s/it]
extract-test:  14%|██████████████████████████▊                                                                                                                                                               | 40/277 [16:11<1:30:25, 22.89s/it]
extract-test:  15%|███████████████████████████▌                                                                                                                                                              | 41/277 [16:35<1:31:34, 23.28s/it]
extract-test:  15%|████████████████████████████▏                                                                                                                                                             | 42/277 [16:59<1:31:53, 23.46s/it]
extract-test:  16%|████████████████████████████▊                                                                                                                                                             | 43/277 [17:24<1:33:03, 23.86s/it]
extract-test:  16%|█████████████████████████████▌                                                                                                                                                            | 44/277 [17:46<1:31:07, 23.47s/it]
extract-test:  16%|██████████████████████████████▏                                                                                                                                                           | 45/277 [18:17<1:38:37, 25.51s/it]
extract-test:  17%|██████████████████████████████▉                                                                                                                                                           | 46/277 [18:43<1:38:47, 25.66s/it]
extract-test:  17%|███████████████████████████████▌                                                                                                                                                          | 47/277 [19:11<1:42:04, 26.63s/it]
extract-test:  17%|████████████████████████████████▏                                                                                                                                                         | 48/277 [19:34<1:37:26, 25.53s/it]
extract-test:  18%|████████████████████████████████▉                                                                                                                                                         | 49/277 [19:59<1:35:32, 25.14s/it]
extract-test:  18%|█████████████████████████████████▌                                                                                                                                                        | 50/277 [20:22<1:33:03, 24.60s/it]
extract-test:  18%|██████████████████████████████████▏                                                                                                                                                       | 51/277 [20:47<1:33:02, 24.70s/it]
extract-test:  19%|██████████████████████████████████▉                                                                                                                                                       | 52/277 [21:12<1:33:08, 24.84s/it]
extract-test:  19%|███████████████████████████████████▌                                                                                                                                                      | 53/277 [21:35<1:30:24, 24.22s/it]
extract-test:  19%|████████████████████████████████████▎                                                                                                                                                     | 54/277 [21:58<1:28:46, 23.88s/it]
extract-test:  20%|████████████████████████████████████▉                                                                                                                                                     | 55/277 [22:16<1:22:26, 22.28s/it]
extract-test:  20%|█████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                    | 56/277 [22:42<1:25:25, 23.19s/it]
extract-test:  21%|██████████████████████████████████████▎                                                                                                                                                   | 57/277 [23:10<1:30:08, 24.58s/it]
extract-test:  21%|██████████████████████████████████████▉                                                                                                                                                   | 58/277 [23:34<1:29:03, 24.40s/it]
extract-test:  21%|███████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                  | 59/277 [23:54<1:23:51, 23.08s/it]
extract-test:  22%|████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                                 | 60/277 [24:20<1:27:37, 24.23s/it]
extract-test:  22%|████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                                 | 61/277 [24:44<1:26:45, 24.10s/it]
extract-test:  22%|█████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                                | 62/277 [25:07<1:24:58, 23.71s/it]
extract-test:  23%|██████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                               | 63/277 [25:31<1:25:14, 23.90s/it]
extract-test:  23%|██████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                               | 64/277 [25:57<1:26:58, 24.50s/it]
extract-test:  23%|███████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                              | 65/277 [26:25<1:29:57, 25.46s/it]
extract-test:  24%|████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                             | 66/277 [26:49<1:28:21, 25.12s/it]
extract-test:  24%|████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                             | 67/277 [27:15<1:28:36, 25.31s/it]
extract-test:  25%|█████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                            | 68/277 [27:38<1:25:31, 24.55s/it]
extract-test:  25%|██████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                           | 69/277 [27:57<1:19:39, 22.98s/it]
extract-test:  25%|███████████████████████████████████████████████                                                                                                                                           | 70/277 [28:21<1:20:01, 23.19s/it]
extract-test:  26%|███████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                          | 71/277 [28:46<1:21:40, 23.79s/it]
extract-test:  26%|████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                         | 72/277 [29:12<1:23:46, 24.52s/it]
extract-test:  26%|█████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                         | 73/277 [29:33<1:19:52, 23.49s/it]
extract-test:  27%|█████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                        | 74/277 [29:58<1:20:23, 23.76s/it]
extract-test:  27%|██████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                       | 75/277 [30:23<1:21:39, 24.25s/it]
extract-test:  27%|███████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                       | 76/277 [30:48<1:22:18, 24.57s/it]
extract-test:  28%|███████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                      | 77/277 [31:09<1:18:18, 23.49s/it]
extract-test:  28%|████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                     | 78/277 [31:35<1:19:28, 23.96s/it]
extract-test:  29%|█████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                     | 79/277 [31:59<1:19:45, 24.17s/it]
extract-test:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                    | 80/277 [32:20<1:15:54, 23.12s/it]
extract-test:  29%|██████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                   | 81/277 [32:44<1:16:06, 23.30s/it]
extract-test:  30%|███████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                   | 82/277 [33:08<1:16:49, 23.64s/it]
extract-test:  30%|███████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                  | 83/277 [33:34<1:18:53, 24.40s/it]
extract-test:  30%|████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                 | 84/277 [33:56<1:16:10, 23.68s/it]
extract-test:  31%|█████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                 | 85/277 [34:20<1:16:01, 23.76s/it]
extract-test:  31%|█████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                | 86/277 [34:46<1:17:44, 24.42s/it]
extract-test:  31%|██████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                               | 87/277 [35:08<1:14:39, 23.57s/it]
extract-test:  32%|███████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                               | 88/277 [35:30<1:12:47, 23.11s/it]
extract-test:  32%|███████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                              | 89/277 [35:55<1:14:05, 23.65s/it]
extract-test:  32%|████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                             | 90/277 [36:21<1:15:50, 24.34s/it]
extract-test:  33%|█████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                             | 91/277 [36:41<1:12:01, 23.24s/it]
extract-test:  33%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                            | 92/277 [37:06<1:12:39, 23.56s/it]
extract-test:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                           | 93/277 [37:34<1:16:48, 25.04s/it]
extract-test:  34%|███████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                           | 94/277 [37:58<1:14:56, 24.57s/it]
extract-test:  34%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                          | 95/277 [38:17<1:09:58, 23.07s/it]
extract-test:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                         | 96/277 [38:39<1:08:32, 22.72s/it]
extract-test:  35%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                        | 97/277 [39:05<1:10:40, 23.56s/it]
extract-test:  35%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                        | 98/277 [39:29<1:11:28, 23.96s/it]
extract-test:  36%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                       | 99/277 [39:49<1:07:35, 22.78s/it]
extract-test:  36%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                      | 100/277 [40:16<1:10:22, 23.86s/it]
extract-test:  36%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                     | 101/277 [40:45<1:14:18, 25.33s/it]
extract-test:  37%|████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                     | 102/277 [41:05<1:09:52, 23.96s/it]
extract-test:  37%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                    | 103/277 [41:29<1:09:01, 23.80s/it]
extract-test:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                   | 104/277 [41:52<1:08:33, 23.78s/it]
extract-test:  38%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                  | 105/277 [42:16<1:07:30, 23.55s/it]
extract-test:  38%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                  | 106/277 [42:37<1:05:33, 23.00s/it]
extract-test:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                 | 107/277 [43:01<1:05:42, 23.19s/it]
extract-test:  39%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                | 108/277 [43:28<1:08:54, 24.47s/it]
extract-test:  39%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                | 109/277 [43:54<1:09:08, 24.69s/it]
extract-test:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                               | 110/277 [44:15<1:06:08, 23.76s/it]
extract-test:  40%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                              | 111/277 [44:43<1:08:54, 24.91s/it]
extract-test:  40%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                              | 112/277 [45:09<1:09:25, 25.25s/it]
extract-test:  41%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                             | 113/277 [45:32<1:07:17, 24.62s/it]
extract-test:  41%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                            | 114/277 [46:00<1:09:34, 25.61s/it]
extract-test:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                            | 115/277 [46:26<1:09:16, 25.66s/it]
extract-test:  42%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                           | 116/277 [46:48<1:06:11, 24.67s/it]
extract-test:  42%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                          | 117/277 [47:09<1:03:02, 23.64s/it]
extract-test:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                          | 118/277 [47:35<1:04:02, 24.17s/it]
extract-test:  43%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                         | 119/277 [48:00<1:04:28, 24.48s/it]
extract-test:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                          | 120/277 [48:19<59:54, 22.89s/it]
extract-test:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                        | 121/277 [48:43<1:00:41, 23.34s/it]
extract-test:  44%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                       | 122/277 [49:10<1:02:56, 24.37s/it]
extract-test:  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                      | 123/277 [49:37<1:04:33, 25.15s/it]
extract-test:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                      | 124/277 [49:57<1:00:25, 23.70s/it]
extract-test:  45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                      | 125/277 [50:21<59:55, 23.66s/it]
extract-test:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                      | 126/277 [50:44<58:43, 23.34s/it]
extract-test:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                    | 127/277 [51:10<1:00:29, 24.20s/it]
extract-test:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                    | 128/277 [51:29<56:40, 22.82s/it]
extract-test:  47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                    | 129/277 [51:55<58:29, 23.71s/it]
extract-test:  47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                   | 130/277 [52:20<58:49, 24.01s/it]
extract-test:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                  | 131/277 [52:43<57:25, 23.60s/it]
extract-test:  48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                  | 132/277 [53:04<55:41, 23.04s/it]
extract-test:  48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                 | 133/277 [53:28<55:47, 23.25s/it]
extract-test:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                | 134/277 [53:54<57:43, 24.22s/it]
extract-test:  49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                               | 135/277 [54:16<55:44, 23.55s/it]
extract-test:  49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                               | 136/277 [54:39<54:53, 23.36s/it]
extract-test:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                              | 137/277 [55:05<55:57, 23.98s/it]
extract-test:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                             | 138/277 [55:31<56:57, 24.58s/it]
extract-test:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                             | 139/277 [55:52<54:04, 23.51s/it]
extract-test:  51%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                            | 140/277 [56:20<56:32, 24.76s/it]
extract-test:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                           | 141/277 [56:47<58:11, 25.68s/it]
extract-test:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                           | 142/277 [57:13<57:42, 25.65s/it]
extract-test:  52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                          | 143/277 [57:34<54:23, 24.35s/it]
extract-test:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                         | 144/277 [58:02<56:03, 25.29s/it]
extract-test:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                         | 145/277 [58:26<55:04, 25.03s/it]
extract-test:  53%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                        | 146/277 [58:49<53:11, 24.36s/it]
extract-test:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                       | 147/277 [59:10<50:30, 23.31s/it]
extract-test:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                       | 148/277 [59:35<51:24, 23.91s/it]
extract-test:  54%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                     | 149/277 [1:00:00<51:19, 24.06s/it]
extract-test:  54%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                    | 150/277 [1:00:19<48:17, 22.81s/it]
extract-test:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                    | 151/277 [1:00:43<48:16, 22.98s/it]
extract-test:  55%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                   | 152/277 [1:01:10<50:37, 24.30s/it]
extract-test:  55%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                  | 153/277 [1:01:37<51:32, 24.94s/it]
extract-test:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                  | 154/277 [1:01:58<49:12, 24.00s/it]
extract-test:  56%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                 | 155/277 [1:02:24<49:32, 24.36s/it]
extract-test:  56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                | 156/277 [1:02:48<48:51, 24.22s/it]
extract-test:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                | 157/277 [1:03:13<49:24, 24.70s/it]
extract-test:  57%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                               | 158/277 [1:03:38<48:51, 24.64s/it]
extract-test:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                              | 159/277 [1:04:04<49:08, 24.99s/it]
extract-test:  58%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                              | 160/277 [1:04:28<48:10, 24.70s/it]
extract-test:  58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                             | 161/277 [1:04:49<45:47, 23.69s/it]
extract-test:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                            | 162/277 [1:05:15<46:41, 24.36s/it]
extract-test:  59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                            | 163/277 [1:05:40<46:34, 24.52s/it]
extract-test:  59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                           | 164/277 [1:06:03<45:11, 24.00s/it]
extract-test:  60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                          | 165/277 [1:06:20<41:17, 22.12s/it]
extract-test:  60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                          | 166/277 [1:06:45<42:32, 23.00s/it]
extract-test:  60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                         | 167/277 [1:07:10<43:17, 23.61s/it]
extract-test:  61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                        | 168/277 [1:07:36<43:42, 24.06s/it]
extract-test:  61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                        | 169/277 [1:07:55<40:52, 22.71s/it]
extract-test:  61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                       | 170/277 [1:08:19<41:15, 23.13s/it]
extract-test:  62%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                      | 171/277 [1:08:45<42:13, 23.91s/it]
extract-test:  62%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                      | 172/277 [1:09:09<42:06, 24.06s/it]
extract-test:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                     | 173/277 [1:09:34<42:05, 24.28s/it]
extract-test:  63%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                    | 174/277 [1:09:59<41:54, 24.41s/it]
extract-test:  63%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                    | 175/277 [1:10:24<41:47, 24.58s/it]
extract-test:  64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                   | 176/277 [1:10:45<39:40, 23.57s/it]
extract-test:  64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                  | 177/277 [1:11:09<39:34, 23.75s/it]
extract-test:  64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                  | 178/277 [1:11:36<40:50, 24.75s/it]
extract-test:  65%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                 | 179/277 [1:12:01<40:22, 24.72s/it]
extract-test:  65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                | 180/277 [1:12:23<38:35, 23.87s/it]
extract-test:  65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                | 181/277 [1:12:48<38:47, 24.24s/it]
extract-test:  66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                               | 182/277 [1:13:12<38:20, 24.22s/it]
extract-test:  66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                              | 183/277 [1:13:36<38:00, 24.26s/it]
extract-test:  66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                              | 184/277 [1:13:56<35:28, 22.88s/it]
extract-test:  67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                             | 185/277 [1:14:20<35:30, 23.15s/it]
extract-test:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                            | 186/277 [1:14:45<35:48, 23.61s/it]
extract-test:  68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                            | 187/277 [1:15:09<35:57, 23.97s/it]
extract-test:  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                           | 188/277 [1:15:34<35:52, 24.19s/it]
extract-test:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                          | 189/277 [1:16:00<36:05, 24.61s/it]
extract-test:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                          | 190/277 [1:16:25<36:07, 24.91s/it]
extract-test:  69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                         | 191/277 [1:16:49<35:11, 24.55s/it]
extract-test:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                        | 192/277 [1:17:13<34:42, 24.49s/it]
extract-test:  70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                        | 193/277 [1:17:39<34:46, 24.84s/it]
extract-test:  70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                       | 194/277 [1:18:05<34:48, 25.16s/it]
extract-test:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                      | 195/277 [1:18:33<35:34, 26.03s/it]
extract-test:  71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                      | 196/277 [1:18:55<33:21, 24.71s/it]
extract-test:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                     | 197/277 [1:19:19<32:46, 24.58s/it]
extract-test:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                    | 198/277 [1:19:42<31:36, 24.01s/it]
extract-test:  72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                    | 199/277 [1:20:07<31:39, 24.35s/it]
extract-test:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                   | 200/277 [1:20:29<30:32, 23.80s/it]
extract-test:  73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                  | 201/277 [1:20:54<30:40, 24.21s/it]
extract-test:  73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                  | 202/277 [1:21:17<29:39, 23.73s/it]
extract-test:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                 | 203/277 [1:21:43<30:06, 24.41s/it]
extract-test:  74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                | 204/277 [1:22:08<29:55, 24.59s/it]
extract-test:  74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                | 205/277 [1:22:33<29:33, 24.63s/it]
extract-test:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                               | 206/277 [1:22:59<29:47, 25.18s/it]
extract-test:  75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                              | 207/277 [1:23:25<29:30, 25.30s/it]
extract-test:  75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                              | 208/277 [1:23:51<29:29, 25.64s/it]
extract-test:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                             | 209/277 [1:24:16<28:48, 25.42s/it]
extract-test:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                            | 210/277 [1:24:42<28:28, 25.51s/it]
extract-test:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                            | 211/277 [1:25:11<29:20, 26.67s/it]
extract-test:  77%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                           | 212/277 [1:25:37<28:30, 26.31s/it]
extract-test:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                          | 213/277 [1:25:59<26:54, 25.23s/it]
extract-test:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                          | 214/277 [1:26:23<25:57, 24.72s/it]
extract-test:  78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                         | 215/277 [1:26:48<25:45, 24.93s/it]
extract-test:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                        | 216/277 [1:27:12<24:48, 24.40s/it]
extract-test:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                        | 217/277 [1:27:33<23:40, 23.67s/it]
extract-test:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                       | 218/277 [1:28:00<24:14, 24.65s/it]
extract-test:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                      | 219/277 [1:28:28<24:37, 25.47s/it]
extract-test:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                      | 220/277 [1:28:53<24:08, 25.42s/it]
extract-test:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                     | 221/277 [1:29:16<22:55, 24.56s/it]
extract-test:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                    | 222/277 [1:29:43<23:18, 25.43s/it]
extract-test:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                    | 223/277 [1:30:06<22:08, 24.60s/it]
extract-test:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                   | 224/277 [1:30:29<21:17, 24.10s/it]
extract-test:  81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                  | 225/277 [1:30:53<20:51, 24.06s/it]
extract-test:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                  | 226/277 [1:31:19<20:57, 24.65s/it]
extract-test:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                 | 227/277 [1:31:41<20:02, 24.04s/it]
extract-test:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                | 228/277 [1:32:05<19:37, 24.02s/it]
extract-test:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                | 229/277 [1:32:31<19:32, 24.42s/it]
extract-test:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                               | 230/277 [1:32:55<19:09, 24.46s/it]
extract-test:  83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                              | 231/277 [1:33:14<17:24, 22.70s/it]
extract-test:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                              | 232/277 [1:33:37<17:11, 22.92s/it]
extract-test:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                             | 233/277 [1:34:00<16:51, 22.99s/it]
extract-test:  84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                            | 234/277 [1:34:24<16:35, 23.15s/it]
extract-test:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                            | 235/277 [1:34:46<16:02, 22.91s/it]
extract-test:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                           | 236/277 [1:35:11<15:58, 23.37s/it]
extract-test:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                          | 237/277 [1:35:37<16:05, 24.13s/it]
extract-test:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                          | 238/277 [1:36:00<15:33, 23.94s/it]
extract-test:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                         | 239/277 [1:36:25<15:17, 24.16s/it]
extract-test:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                        | 240/277 [1:36:49<14:50, 24.06s/it]
extract-test:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                        | 241/277 [1:37:11<14:12, 23.67s/it]
extract-test:  87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                       | 242/277 [1:37:36<13:55, 23.87s/it]
extract-test:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                      | 243/277 [1:37:57<13:08, 23.19s/it]
extract-test:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                      | 244/277 [1:38:24<13:19, 24.24s/it]
extract-test:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                     | 245/277 [1:38:48<12:56, 24.26s/it]
extract-test:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                    | 246/277 [1:39:12<12:26, 24.08s/it]
extract-test:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                    | 247/277 [1:39:37<12:13, 24.45s/it]
extract-test:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                   | 248/277 [1:40:00<11:33, 23.92s/it]
extract-test:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                  | 249/277 [1:40:26<11:23, 24.40s/it]
extract-test:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                  | 250/277 [1:40:54<11:28, 25.51s/it]
extract-test:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                 | 251/277 [1:41:17<10:50, 25.02s/it]
extract-test:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                | 252/277 [1:41:40<10:04, 24.17s/it]
extract-test:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                | 253/277 [1:42:05<09:49, 24.56s/it]
extract-test:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋               | 254/277 [1:42:30<09:24, 24.55s/it]
extract-test:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎              | 255/277 [1:42:51<08:37, 23.50s/it]
extract-test:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉              | 256/277 [1:43:13<08:07, 23.19s/it]
extract-test:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋             | 257/277 [1:43:36<07:40, 23.02s/it]
extract-test:  93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎            | 258/277 [1:43:59<07:16, 22.98s/it]
extract-test:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉            | 259/277 [1:44:24<07:05, 23.62s/it]
extract-test:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋           | 260/277 [1:44:46<06:35, 23.27s/it]
extract-test:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎          | 261/277 [1:45:10<06:12, 23.28s/it]
extract-test:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉          | 262/277 [1:45:34<05:55, 23.71s/it]
extract-test:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋         | 263/277 [1:45:59<05:37, 24.07s/it]
extract-test:  95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎        | 264/277 [1:46:26<05:23, 24.92s/it]
extract-test:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉        | 265/277 [1:46:50<04:53, 24.47s/it]
extract-test:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋       | 266/277 [1:47:17<04:39, 25.40s/it]
extract-test:  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎      | 267/277 [1:47:40<04:05, 24.54s/it]
extract-test:  97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉      | 268/277 [1:48:05<03:42, 24.67s/it]
extract-test:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋     | 269/277 [1:48:28<03:13, 24.17s/it]
extract-test:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎    | 270/277 [1:48:51<02:47, 23.97s/it]
extract-test:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉    | 271/277 [1:49:14<02:21, 23.52s/it]
extract-test:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋   | 272/277 [1:49:37<01:57, 23.50s/it]
extract-test:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎  | 273/277 [1:50:02<01:35, 23.91s/it]
extract-test:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉  | 274/277 [1:50:25<01:10, 23.55s/it]
extract-test:  99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 275/277 [1:50:49<00:47, 23.68s/it]
extract-test: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 276/277 [1:51:12<00:23, 23.67s/it]
extract-test: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 277/277 [1:51:18<00:00, 18.25s/it]
                                                                                                                                                                                                                                                
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/roberta_cola_parallel.log b/topology/logs/roberta_cola_parallel.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3399a2860e73ea88eea59701e750780734f062ec
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/roberta_cola_parallel.log
@@ -0,0 +1,10 @@
+/venv/main/lib/python3.12/site-packages/torchmetrics/utilities/imports.py:23: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81.
+  from pkg_resources import DistributionNotFound, get_distribution
+[2026-05-11 21:01:49,057][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 21:01:49,263][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+
extract-train:   0%|                                                                                                                                                                                                    | 0/855 [00:00<?, ?it/s]RobertaSdpaSelfAttention is used but `torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention` does not support non-absolute `position_embedding_type` or `output_attentions=True` or `head_mask`. Falling back to the manual attention implementation, but specifying the manual implementation will be required from Transformers version v5.0.0 onwards. This warning can be removed using the argument `attn_implementation="eager"` when loading the model.
+
extract-train:   0%|▏                                                                                                                                                                                         | 1/855 [00:41<9:47:43, 41.29s/it]
extract-train:   0%|▍                                                                                                                                                                                         | 2/855 [01:20<9:26:48, 39.87s/it]
extract-train:   0%|▋                                                                                                                                                                                         | 3/855 [01:57<9:12:19, 38.90s/it]
extract-train:   0%|▊                                                                                                                                                                                         | 4/855 [02:38<9:22:51, 39.69s/it]
extract-train:   1%|█                                                                                                                                                                                         | 5/855 [03:18<9:20:41, 39.58s/it]
extract-train:   1%|█▎                                                                                                                                                                                        | 6/855 [03:56<9:13:51, 39.14s/it]
extract-train:   1%|█▌                                                                                                                                                                                       | 7/855 [05:17<12:25:10, 52.72s/it]
extract-train:   1%|█▋                                                                                                                                                                                       | 8/855 [06:26<13:39:14, 58.03s/it]
extract-train:   1%|█▉                                                                                                                                                                                       | 9/855 [07:38<14:37:35, 62.24s/it]
extract-train:   1%|██▏                                                                                                                                                                                     | 10/855 [08:51<15:23:25, 65.57s/it]
extract-train:   1%|██▎                                                                                                                                                                                     | 11/855 [10:00<15:37:36, 66.66s/it]
extract-train:   1%|██▌                                                                                                                                                                                     | 12/855 [10:41<13:49:45, 59.06s/it]
extract-train:   2%|██▊                                                                                                                                                                                     | 13/855 [11:16<12:03:58, 51.59s/it]
extract-train:   2%|███                                                                                                                                                                                     | 14/855 [11:55<11:09:47, 47.79s/it]
extract-train:   2%|███▏                                                                                                                                                                                    | 15/855 [12:30<10:15:32, 43.97s/it]
extract-train:   2%|███▍                                                                                                                                                                                     | 16/855 [13:05<9:36:42, 41.24s/it]
extract-train:   2%|███▋                                                                                                                                                                                     | 17/855 [13:40<9:09:48, 39.37s/it]
extract-train:   2%|███▉                                                                                                                                                                                     | 18/855 [14:13<8:44:31, 37.60s/it]
extract-train:   2%|████                                                                                                                                                                                     | 19/855 [14:50<8:39:18, 37.27s/it]
extract-train:   2%|████▎                                                                                                                                                                                    | 20/855 [15:25<8:30:25, 36.68s/it]
extract-train:   2%|████▌                                                                                                                                                                                    | 21/855 [16:00<8:21:30, 36.08s/it]
extract-train:   3%|████▊                                                                                                                                                                                    | 22/855 [16:34<8:13:24, 35.54s/it]
extract-train:   3%|████▉                                                                                                                                                                                    | 23/855 [17:09<8:09:27, 35.30s/it]
extract-train:   3%|█████▏                                                                                                                                                                                   | 24/855 [17:46<8:15:56, 35.81s/it]
extract-train:   3%|█████▍                                                                                                                                                                                   | 25/855 [18:07<7:14:14, 31.39s/it]
extract-train:   3%|█████▋                                                                                                                                                                                   | 26/855 [18:26<6:24:10, 27.81s/it]
extract-train:   3%|█████▊                                                                                                                                                                                   | 27/855 [18:46<5:50:50, 25.42s/it]
extract-train:   3%|██████                                                                                                                                                                                   | 28/855 [19:06<5:28:12, 23.81s/it]
extract-train:   3%|██████▎                                                                                                                                                                                  | 29/855 [19:26<5:10:12, 22.53s/it]
extract-train:   4%|██████▍                                                                                                                                                                                  | 30/855 [19:46<5:02:12, 21.98s/it]
extract-train:   4%|██████▋                                                                                                                                                                                  | 31/855 [20:07<4:54:49, 21.47s/it]
extract-train:   4%|██████▉                                                                                                                                                                                  | 32/855 [20:28<4:52:56, 21.36s/it]
extract-train:   4%|███████▏                                                                                                                                                                                 | 33/855 [20:49<4:50:29, 21.20s/it]
extract-train:   4%|███████▎                                                                                                                                                                                 | 34/855 [21:08<4:43:40, 20.73s/it]
extract-train:   4%|███████▌                                                                                                                                                                                 | 35/855 [21:28<4:39:33, 20.46s/it]
extract-train:   4%|███████▊                                                                                                                                                                                 | 36/855 [21:49<4:39:55, 20.51s/it]
extract-train:   4%|████████                                                                                                                                                                                 | 37/855 [22:10<4:42:24, 20.71s/it]
extract-train:   4%|████████▏                                                                                                                                                                                | 38/855 [22:30<4:39:05, 20.50s/it]
extract-train:   5%|████████▍                                                                                                                                                                                | 39/855 [22:51<4:41:05, 20.67s/it]
extract-train:   5%|████████▋                                                                                                                                                                                | 40/855 [23:11<4:36:49, 20.38s/it]
extract-train:   5%|████████▊                                                                                                                                                                                | 41/855 [23:31<4:36:51, 20.41s/it]
extract-train:   5%|█████████                                                                                                                                                                                | 42/855 [23:51<4:35:40, 20.35s/it]
extract-train:   5%|█████████▎                                                                                                                                                                               | 43/855 [24:11<4:33:21, 20.20s/it]
extract-train:   5%|█████████▌                                                                                                                                                                               | 44/855 [24:33<4:39:00, 20.64s/it]
extract-train:   5%|█████████▋                                                                                                                                                                               | 45/855 [24:56<4:46:46, 21.24s/it]
extract-train:   5%|█████████▉                                                                                                                                                                               | 46/855 [25:17<4:47:22, 21.31s/it]
extract-train:   5%|██████████▏                                                                                                                                                                              | 47/855 [25:39<4:48:40, 21.44s/it]
extract-train:   6%|██████████▍                                                                                                                                                                              | 48/855 [26:01<4:51:18, 21.66s/it]
extract-train:   6%|██████████▌                                                                                                                                                                              | 49/855 [26:25<4:59:32, 22.30s/it]
extract-train:   6%|██████████▊                                                                                                                                                                              | 50/855 [26:46<4:56:09, 22.07s/it]
extract-train:   6%|███████████                                                                                                                                                                              | 51/855 [27:06<4:46:59, 21.42s/it]
extract-train:   6%|███████████▎                                                                                                                                                                             | 52/855 [27:26<4:41:56, 21.07s/it]
extract-train:   6%|███████████▍                                                                                                                                                                             | 53/855 [27:47<4:38:24, 20.83s/it]
extract-train:   6%|███████████▋                                                                                                                                                                             | 54/855 [28:07<4:36:35, 20.72s/it]
extract-train:   6%|███████████▉                                                                                                                                                                             | 55/855 [28:28<4:38:41, 20.90s/it]
extract-train:   7%|████████████                                                                                                                                                                             | 56/855 [28:49<4:36:56, 20.80s/it]
extract-train:   7%|████████████▎                                                                                                                                                                            | 57/855 [29:09<4:34:42, 20.66s/it]
extract-train:   7%|████████████▌                                                                                                                                                                            | 58/855 [29:32<4:41:31, 21.19s/it]
extract-train:   7%|████████████▊                                                                                                                                                                            | 59/855 [29:55<4:47:05, 21.64s/it]
extract-train:   7%|████████████▉                                                                                                                                                                            | 60/855 [30:15<4:44:06, 21.44s/it]
extract-train:   7%|█████████████▏                                                                                                                                                                           | 61/855 [30:37<4:44:27, 21.50s/it]
extract-train:   7%|█████████████▍                                                                                                                                                                           | 62/855 [30:58<4:41:09, 21.27s/it]
extract-train:   7%|█████████████▋                                                                                                                                                                           | 63/855 [31:18<4:38:09, 21.07s/it]
extract-train:   7%|█████████████▊                                                                                                                                                                           | 64/855 [31:38<4:31:11, 20.57s/it]
extract-train:   8%|██████████████                                                                                                                                                                           | 65/855 [31:58<4:29:04, 20.44s/it]
extract-train:   8%|██████████████▎                                                                                                                                                                          | 66/855 [32:22<4:43:24, 21.55s/it]
extract-train:   8%|██████████████▍                                                                                                                                                                          | 67/855 [32:48<5:00:41, 22.90s/it]
extract-train:   8%|██████████████▋                                                                                                                                                                          | 68/855 [33:14<5:10:35, 23.68s/it]
extract-train:   8%|██████████████▉                                                                                                                                                                          | 69/855 [33:35<4:59:51, 22.89s/it]
extract-train:   8%|███████████████▏                                                                                                                                                                         | 70/855 [33:55<4:47:14, 21.96s/it]
extract-train:   8%|███████████████▎                                                                                                                                                                         | 71/855 [34:15<4:41:23, 21.53s/it]
extract-train:   8%|███████████████▌                                                                                                                                                                         | 72/855 [34:35<4:36:08, 21.16s/it]
extract-train:   9%|███████████████▊                                                                                                                                                                         | 73/855 [34:56<4:34:18, 21.05s/it]
extract-train:   9%|████████████████                                                                                                                                                                         | 74/855 [35:16<4:30:28, 20.78s/it]
extract-train:   9%|████████████████▏                                                                                                                                                                        | 75/855 [35:37<4:30:47, 20.83s/it]
extract-train:   9%|████████████████▍                                                                                                                                                                        | 76/855 [35:58<4:28:24, 20.67s/it]
extract-train:   9%|████████████████▋                                                                                                                                                                        | 77/855 [36:18<4:26:14, 20.53s/it]
extract-train:   9%|████████████████▉                                                                                                                                                                        | 78/855 [36:38<4:25:16, 20.49s/it]
extract-train:   9%|█████████████████                                                                                                                                                                        | 79/855 [36:58<4:23:12, 20.35s/it]
extract-train:   9%|█████████████████▎                                                                                                                                                                       | 80/855 [37:19<4:24:28, 20.48s/it]
extract-train:   9%|█████████████████▌                                                                                                                                                                       | 81/855 [37:39<4:23:27, 20.42s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▋                                                                                                                                                                       | 82/855 [38:01<4:27:48, 20.79s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▉                                                                                                                                                                       | 83/855 [38:22<4:28:04, 20.83s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▏                                                                                                                                                                      | 84/855 [38:42<4:24:34, 20.59s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▍                                                                                                                                                                      | 85/855 [39:02<4:22:53, 20.49s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▌                                                                                                                                                                      | 86/855 [39:22<4:20:15, 20.31s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▊                                                                                                                                                                      | 87/855 [39:42<4:19:23, 20.27s/it]
extract-train:  10%|███████████████████                                                                                                                                                                      | 88/855 [40:03<4:20:39, 20.39s/it]
extract-train:  10%|███████████████████▎                                                                                                                                                                     | 89/855 [40:23<4:19:53, 20.36s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▍                                                                                                                                                                     | 90/855 [40:44<4:23:26, 20.66s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▋                                                                                                                                                                     | 91/855 [41:05<4:21:58, 20.57s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▉                                                                                                                                                                     | 92/855 [41:26<4:22:27, 20.64s/it]
extract-train:  11%|████████████████████                                                                                                                                                                     | 93/855 [41:45<4:17:44, 20.29s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▎                                                                                                                                                                    | 94/855 [42:06<4:18:07, 20.35s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▌                                                                                                                                                                    | 95/855 [42:26<4:18:19, 20.39s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▊                                                                                                                                                                    | 96/855 [42:46<4:16:37, 20.29s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▉                                                                                                                                                                    | 97/855 [43:06<4:15:28, 20.22s/it]
extract-train:  11%|█████████████████████▏                                                                                                                                                                   | 98/855 [43:27<4:17:12, 20.39s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▍                                                                                                                                                                   | 99/855 [43:49<4:23:53, 20.94s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▌                                                                                                                                                                  | 100/855 [44:09<4:20:49, 20.73s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▋                                                                                                                                                                  | 101/855 [44:30<4:19:50, 20.68s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▉                                                                                                                                                                  | 102/855 [44:50<4:16:56, 20.47s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▏                                                                                                                                                                 | 103/855 [45:10<4:16:12, 20.44s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▍                                                                                                                                                                 | 104/855 [45:32<4:18:54, 20.68s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▌                                                                                                                                                                 | 105/855 [45:52<4:15:52, 20.47s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▊                                                                                                                                                                 | 106/855 [46:12<4:16:18, 20.53s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████                                                                                                                                                                 | 107/855 [46:34<4:20:48, 20.92s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▏                                                                                                                                                                | 108/855 [46:55<4:20:55, 20.96s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▍                                                                                                                                                                | 109/855 [47:16<4:19:04, 20.84s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▋                                                                                                                                                                | 110/855 [47:35<4:14:50, 20.52s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▉                                                                                                                                                                | 111/855 [47:56<4:13:51, 20.47s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████                                                                                                                                                                | 112/855 [48:17<4:17:30, 20.80s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▎                                                                                                                                                               | 113/855 [48:38<4:17:22, 20.81s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▌                                                                                                                                                               | 114/855 [48:59<4:15:19, 20.67s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▋                                                                                                                                                               | 115/855 [49:19<4:15:27, 20.71s/it]
extract-train:  14%|████████████████████████▉                                                                                                                                                               | 116/855 [49:40<4:14:47, 20.69s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▏                                                                                                                                                              | 117/855 [50:02<4:17:37, 20.94s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▍                                                                                                                                                              | 118/855 [50:22<4:16:44, 20.90s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▌                                                                                                                                                              | 119/855 [50:43<4:16:06, 20.88s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▊                                                                                                                                                              | 120/855 [51:04<4:13:43, 20.71s/it]
extract-train:  14%|██████████████████████████                                                                                                                                                              | 121/855 [51:24<4:13:38, 20.73s/it]
extract-train:  14%|██████████████████████████▎                                                                                                                                                             | 122/855 [51:45<4:12:52, 20.70s/it]
extract-train:  14%|██████████████████████████▍                                                                                                                                                             | 123/855 [52:04<4:07:40, 20.30s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▋                                                                                                                                                             | 124/855 [52:28<4:18:01, 21.18s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▉                                                                                                                                                             | 125/855 [52:48<4:14:57, 20.96s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████                                                                                                                                                             | 126/855 [53:09<4:13:13, 20.84s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▎                                                                                                                                                            | 127/855 [53:28<4:09:43, 20.58s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▌                                                                                                                                                            | 128/855 [53:49<4:08:56, 20.55s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▊                                                                                                                                                            | 129/855 [54:11<4:12:50, 20.90s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▉                                                                                                                                                            | 130/855 [54:32<4:13:49, 21.01s/it]
extract-train:  15%|████████████████████████████▏                                                                                                                                                           | 131/855 [54:53<4:14:27, 21.09s/it]
extract-train:  15%|████████████████████████████▍                                                                                                                                                           | 132/855 [55:14<4:12:42, 20.97s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▌                                                                                                                                                           | 133/855 [55:34<4:09:45, 20.76s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▊                                                                                                                                                           | 134/855 [55:56<4:12:17, 21.00s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████                                                                                                                                                           | 135/855 [56:19<4:19:56, 21.66s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▎                                                                                                                                                          | 136/855 [56:42<4:25:48, 22.18s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▍                                                                                                                                                          | 137/855 [57:03<4:19:04, 21.65s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▋                                                                                                                                                          | 138/855 [57:23<4:13:37, 21.22s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▉                                                                                                                                                          | 139/855 [57:43<4:09:57, 20.95s/it]
extract-train:  16%|██████████████████████████████▏                                                                                                                                                         | 140/855 [58:04<4:10:06, 20.99s/it]
extract-train:  16%|██████████████████████████████▎                                                                                                                                                         | 141/855 [58:25<4:07:45, 20.82s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▌                                                                                                                                                         | 142/855 [58:45<4:05:55, 20.70s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▊                                                                                                                                                         | 143/855 [59:06<4:04:29, 20.60s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▉                                                                                                                                                         | 144/855 [59:26<4:02:39, 20.48s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▏                                                                                                                                                        | 145/855 [59:46<4:03:02, 20.54s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████                                                                                                                                                       | 146/855 [1:00:06<4:00:43, 20.37s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▎                                                                                                                                                      | 147/855 [1:00:27<4:00:48, 20.41s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▌                                                                                                                                                      | 148/855 [1:00:47<3:59:09, 20.30s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▋                                                                                                                                                      | 149/855 [1:01:09<4:05:10, 20.84s/it]
extract-train:  18%|███████████████████████████████▉                                                                                                                                                      | 150/855 [1:01:30<4:04:56, 20.85s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▏                                                                                                                                                     | 151/855 [1:01:51<4:06:11, 20.98s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▎                                                                                                                                                     | 152/855 [1:02:12<4:03:55, 20.82s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▌                                                                                                                                                     | 153/855 [1:02:32<4:03:04, 20.77s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▊                                                                                                                                                     | 154/855 [1:02:53<4:03:38, 20.85s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▉                                                                                                                                                     | 155/855 [1:03:13<4:00:18, 20.60s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▏                                                                                                                                                    | 156/855 [1:03:35<4:03:07, 20.87s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▍                                                                                                                                                    | 157/855 [1:03:56<4:04:30, 21.02s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▋                                                                                                                                                    | 158/855 [1:04:17<4:02:00, 20.83s/it]
extract-train:  19%|█████████████████████████████████▊                                                                                                                                                    | 159/855 [1:04:37<3:59:29, 20.65s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████                                                                                                                                                    | 160/855 [1:04:57<3:58:17, 20.57s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▎                                                                                                                                                   | 161/855 [1:05:17<3:55:47, 20.39s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▍                                                                                                                                                   | 162/855 [1:05:38<3:57:38, 20.58s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▋                                                                                                                                                   | 163/855 [1:06:00<4:00:45, 20.88s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▉                                                                                                                                                   | 164/855 [1:06:21<4:00:21, 20.87s/it]
extract-train:  19%|███████████████████████████████████                                                                                                                                                   | 165/855 [1:06:42<4:00:11, 20.89s/it]
extract-train:  19%|███████████████████████████████████▎                                                                                                                                                  | 166/855 [1:07:03<4:02:44, 21.14s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▌                                                                                                                                                  | 167/855 [1:07:25<4:04:02, 21.28s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▊                                                                                                                                                  | 168/855 [1:07:44<3:57:18, 20.73s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▉                                                                                                                                                  | 169/855 [1:08:05<3:57:22, 20.76s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▏                                                                                                                                                 | 170/855 [1:08:26<3:58:14, 20.87s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▍                                                                                                                                                 | 171/855 [1:08:47<3:57:10, 20.81s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                 | 172/855 [1:09:07<3:55:00, 20.64s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▊                                                                                                                                                 | 173/855 [1:09:27<3:53:22, 20.53s/it]
extract-train:  20%|█████████████████████████████████████                                                                                                                                                 | 174/855 [1:09:48<3:54:20, 20.65s/it]
extract-train:  20%|█████████████████████████████████████▎                                                                                                                                                | 175/855 [1:10:09<3:52:31, 20.52s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▍                                                                                                                                                | 176/855 [1:10:28<3:49:44, 20.30s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▋                                                                                                                                                | 177/855 [1:10:49<3:49:00, 20.27s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▉                                                                                                                                                | 178/855 [1:11:09<3:49:04, 20.30s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████                                                                                                                                                | 179/855 [1:11:30<3:50:31, 20.46s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▎                                                                                                                                               | 180/855 [1:11:49<3:47:12, 20.20s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▌                                                                                                                                               | 181/855 [1:12:10<3:48:06, 20.31s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▋                                                                                                                                               | 182/855 [1:12:30<3:47:59, 20.33s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▉                                                                                                                                               | 183/855 [1:12:50<3:44:05, 20.01s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▏                                                                                                                                              | 184/855 [1:13:10<3:44:09, 20.04s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▍                                                                                                                                              | 185/855 [1:13:30<3:44:16, 20.08s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▌                                                                                                                                              | 186/855 [1:13:50<3:44:18, 20.12s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▊                                                                                                                                              | 187/855 [1:14:11<3:46:48, 20.37s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████                                                                                                                                              | 188/855 [1:14:31<3:46:37, 20.39s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                             | 189/855 [1:14:51<3:43:43, 20.16s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                             | 190/855 [1:15:11<3:43:48, 20.19s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                             | 191/855 [1:15:33<3:46:43, 20.49s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                             | 192/855 [1:15:53<3:47:25, 20.58s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████                                                                                                                                             | 193/855 [1:16:14<3:47:44, 20.64s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                            | 194/855 [1:16:35<3:48:57, 20.78s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                            | 195/855 [1:16:55<3:44:02, 20.37s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                            | 196/855 [1:17:15<3:43:38, 20.36s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                            | 197/855 [1:17:35<3:42:39, 20.30s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                           | 198/855 [1:17:55<3:40:10, 20.11s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                           | 199/855 [1:18:16<3:41:50, 20.29s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                           | 200/855 [1:18:36<3:41:54, 20.33s/it]
extract-train:  24%|██████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                           | 201/855 [1:18:58<3:45:56, 20.73s/it]
extract-train:  24%|██████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                           | 202/855 [1:19:18<3:45:51, 20.75s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                          | 203/855 [1:19:39<3:45:02, 20.71s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                          | 204/855 [1:19:59<3:41:18, 20.40s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                          | 205/855 [1:20:19<3:40:01, 20.31s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                          | 206/855 [1:20:39<3:37:59, 20.15s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████                                                                                                                                          | 207/855 [1:20:58<3:35:28, 19.95s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                         | 208/855 [1:21:20<3:41:45, 20.57s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                         | 209/855 [1:21:41<3:41:31, 20.57s/it]
extract-train:  25%|████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                         | 210/855 [1:22:00<3:38:33, 20.33s/it]
extract-train:  25%|████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                         | 211/855 [1:22:21<3:38:11, 20.33s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                        | 212/855 [1:22:41<3:37:13, 20.27s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                        | 213/855 [1:23:01<3:36:46, 20.26s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                        | 214/855 [1:23:22<3:37:24, 20.35s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                        | 215/855 [1:23:42<3:37:55, 20.43s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                        | 216/855 [1:24:04<3:42:00, 20.85s/it]
extract-train:  25%|██████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                       | 217/855 [1:24:25<3:41:01, 20.79s/it]
extract-train:  25%|██████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                       | 218/855 [1:24:46<3:41:53, 20.90s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                       | 219/855 [1:25:06<3:37:32, 20.52s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                       | 220/855 [1:25:27<3:40:31, 20.84s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████                                                                                                                                       | 221/855 [1:25:48<3:39:57, 20.82s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                      | 222/855 [1:26:09<3:40:05, 20.86s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                      | 223/855 [1:26:29<3:38:38, 20.76s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                      | 224/855 [1:26:50<3:37:23, 20.67s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                      | 225/855 [1:27:11<3:37:33, 20.72s/it]
extract-train:  26%|████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                      | 226/855 [1:27:30<3:34:12, 20.43s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                     | 227/855 [1:27:51<3:32:38, 20.32s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                     | 228/855 [1:28:11<3:34:06, 20.49s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                     | 229/855 [1:28:32<3:33:36, 20.47s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                     | 230/855 [1:28:52<3:32:36, 20.41s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                    | 231/855 [1:29:13<3:32:45, 20.46s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                    | 232/855 [1:29:33<3:32:00, 20.42s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                    | 233/855 [1:29:54<3:32:16, 20.48s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                    | 234/855 [1:30:14<3:31:18, 20.42s/it]
extract-train:  27%|██████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                    | 235/855 [1:30:34<3:30:21, 20.36s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                   | 236/855 [1:30:54<3:29:56, 20.35s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                   | 237/855 [1:31:15<3:30:57, 20.48s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                   | 238/855 [1:31:35<3:29:21, 20.36s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                   | 239/855 [1:31:55<3:27:57, 20.26s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                   | 240/855 [1:32:17<3:30:38, 20.55s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                  | 241/855 [1:32:37<3:30:40, 20.59s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                  | 242/855 [1:32:58<3:31:10, 20.67s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                  | 243/855 [1:33:19<3:30:31, 20.64s/it]
extract-train:  29%|███████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                  | 244/855 [1:33:39<3:29:08, 20.54s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                 | 245/855 [1:33:59<3:28:15, 20.49s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                 | 246/855 [1:34:20<3:27:52, 20.48s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                 | 247/855 [1:34:42<3:34:19, 21.15s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                 | 248/855 [1:35:03<3:33:29, 21.10s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                 | 249/855 [1:35:24<3:32:19, 21.02s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                | 250/855 [1:35:46<3:34:27, 21.27s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                | 251/855 [1:36:06<3:31:03, 20.97s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                | 252/855 [1:36:27<3:29:00, 20.80s/it]
extract-train:  30%|█████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                | 253/855 [1:36:47<3:26:03, 20.54s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                | 254/855 [1:37:08<3:26:58, 20.66s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                               | 255/855 [1:37:28<3:26:38, 20.66s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                               | 256/855 [1:37:49<3:27:03, 20.74s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                               | 257/855 [1:38:10<3:26:22, 20.71s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                               | 258/855 [1:38:31<3:27:52, 20.89s/it]
extract-train:  30%|███████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                              | 259/855 [1:38:52<3:27:06, 20.85s/it]
extract-train:  30%|███████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                              | 260/855 [1:39:12<3:25:35, 20.73s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                              | 261/855 [1:39:33<3:24:57, 20.70s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                              | 262/855 [1:39:54<3:26:06, 20.85s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                              | 263/855 [1:40:16<3:28:06, 21.09s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                             | 264/855 [1:40:37<3:29:00, 21.22s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                             | 265/855 [1:40:58<3:26:34, 21.01s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                             | 266/855 [1:41:18<3:22:06, 20.59s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                             | 267/855 [1:41:39<3:22:59, 20.71s/it]
extract-train:  31%|█████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                             | 268/855 [1:41:59<3:20:43, 20.52s/it]
extract-train:  31%|█████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                            | 269/855 [1:42:19<3:20:56, 20.58s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                            | 270/855 [1:42:40<3:19:20, 20.45s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                            | 271/855 [1:43:00<3:19:17, 20.48s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                            | 272/855 [1:43:20<3:18:39, 20.44s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                            | 273/855 [1:43:41<3:18:29, 20.46s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                           | 274/855 [1:44:01<3:18:04, 20.45s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                           | 275/855 [1:44:22<3:18:01, 20.48s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                           | 276/855 [1:44:42<3:17:36, 20.48s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                           | 277/855 [1:45:03<3:16:53, 20.44s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                          | 278/855 [1:45:23<3:15:43, 20.35s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                          | 279/855 [1:45:44<3:16:52, 20.51s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                          | 280/855 [1:46:04<3:17:00, 20.56s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                          | 281/855 [1:46:25<3:16:30, 20.54s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                          | 282/855 [1:46:46<3:16:38, 20.59s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                         | 283/855 [1:47:06<3:15:18, 20.49s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                         | 284/855 [1:47:27<3:17:47, 20.78s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                         | 285/855 [1:47:47<3:14:42, 20.50s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                         | 286/855 [1:48:08<3:15:29, 20.62s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                         | 287/855 [1:48:27<3:11:35, 20.24s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                        | 288/855 [1:48:48<3:10:50, 20.19s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                        | 289/855 [1:49:08<3:10:04, 20.15s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                        | 290/855 [1:49:28<3:11:21, 20.32s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                        | 291/855 [1:49:49<3:12:09, 20.44s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                       | 292/855 [1:50:10<3:13:22, 20.61s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                       | 293/855 [1:50:31<3:13:06, 20.62s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                       | 294/855 [1:50:51<3:13:23, 20.68s/it]
extract-train:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                       | 295/855 [1:51:11<3:10:37, 20.42s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                       | 296/855 [1:51:32<3:10:37, 20.46s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                      | 297/855 [1:51:52<3:08:41, 20.29s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                      | 298/855 [1:52:12<3:09:36, 20.42s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                      | 299/855 [1:52:33<3:10:00, 20.50s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                      | 300/855 [1:52:54<3:09:32, 20.49s/it]
extract-train:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                      | 301/855 [1:53:15<3:12:41, 20.87s/it]
extract-train:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                     | 302/855 [1:53:37<3:13:11, 20.96s/it]
extract-train:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                     | 303/855 [1:53:57<3:10:19, 20.69s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                     | 304/855 [1:54:17<3:08:27, 20.52s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                     | 305/855 [1:54:37<3:07:38, 20.47s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                    | 306/855 [1:54:58<3:08:08, 20.56s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                    | 307/855 [1:55:18<3:07:42, 20.55s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                    | 308/855 [1:55:39<3:07:21, 20.55s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                    | 309/855 [1:56:00<3:07:46, 20.63s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                    | 310/855 [1:56:20<3:06:25, 20.52s/it]
extract-train:  36%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                   | 311/855 [1:56:40<3:04:36, 20.36s/it]
extract-train:  36%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                   | 312/855 [1:57:00<3:04:31, 20.39s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                   | 313/855 [1:57:21<3:03:38, 20.33s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                   | 314/855 [1:57:41<3:03:18, 20.33s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                   | 315/855 [1:58:01<3:02:13, 20.25s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                  | 316/855 [1:58:22<3:03:51, 20.47s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                  | 317/855 [1:58:43<3:06:06, 20.76s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                  | 318/855 [1:59:05<3:08:40, 21.08s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                  | 319/855 [1:59:26<3:06:22, 20.86s/it]
extract-train:  37%|████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                  | 320/855 [1:59:46<3:05:01, 20.75s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                 | 321/855 [2:00:08<3:06:53, 21.00s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                 | 322/855 [2:00:28<3:05:10, 20.84s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                 | 323/855 [2:00:49<3:03:29, 20.70s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                 | 324/855 [2:01:09<3:03:45, 20.76s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                | 325/855 [2:01:30<3:03:34, 20.78s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                | 326/855 [2:01:51<3:03:38, 20.83s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                | 327/855 [2:02:12<3:03:34, 20.86s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                | 328/855 [2:02:32<3:01:11, 20.63s/it]
extract-train:  38%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                | 329/855 [2:02:52<2:58:59, 20.42s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                               | 330/855 [2:03:13<2:59:23, 20.50s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                               | 331/855 [2:03:34<3:01:02, 20.73s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                               | 332/855 [2:03:54<2:59:17, 20.57s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                               | 333/855 [2:04:15<3:00:27, 20.74s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                               | 334/855 [2:04:36<3:00:06, 20.74s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                              | 335/855 [2:04:57<3:00:19, 20.81s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                              | 336/855 [2:05:17<2:58:01, 20.58s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                              | 337/855 [2:05:37<2:56:17, 20.42s/it]
extract-train:  40%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                              | 338/855 [2:05:58<2:55:29, 20.37s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                             | 339/855 [2:06:19<2:57:11, 20.60s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                             | 340/855 [2:06:39<2:54:53, 20.37s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                             | 341/855 [2:06:59<2:54:02, 20.32s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                             | 342/855 [2:07:20<2:55:24, 20.51s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                             | 343/855 [2:07:40<2:54:31, 20.45s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                            | 344/855 [2:08:01<2:54:20, 20.47s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                            | 345/855 [2:08:21<2:54:40, 20.55s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                            | 346/855 [2:08:41<2:51:47, 20.25s/it]
extract-train:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                            | 347/855 [2:09:01<2:52:16, 20.35s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                            | 348/855 [2:09:21<2:49:43, 20.09s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                           | 349/855 [2:09:41<2:49:40, 20.12s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                           | 350/855 [2:10:01<2:49:00, 20.08s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                           | 351/855 [2:10:22<2:51:12, 20.38s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                           | 352/855 [2:10:43<2:51:06, 20.41s/it]
extract-train:  41%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                          | 353/855 [2:11:03<2:50:43, 20.40s/it]
extract-train:  41%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                          | 354/855 [2:11:23<2:49:11, 20.26s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                          | 355/855 [2:11:42<2:46:59, 20.04s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                          | 356/855 [2:12:03<2:47:55, 20.19s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                          | 357/855 [2:12:24<2:49:10, 20.38s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                         | 358/855 [2:12:44<2:48:33, 20.35s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                         | 359/855 [2:13:04<2:46:02, 20.09s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                         | 360/855 [2:13:24<2:46:34, 20.19s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                         | 361/855 [2:13:44<2:46:00, 20.16s/it]
extract-train:  42%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                         | 362/855 [2:14:04<2:45:17, 20.12s/it]
extract-train:  42%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                        | 363/855 [2:14:24<2:45:13, 20.15s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                        | 364/855 [2:14:44<2:44:07, 20.06s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                        | 365/855 [2:15:05<2:45:20, 20.25s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                        | 366/855 [2:15:27<2:50:40, 20.94s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                        | 367/855 [2:15:49<2:53:07, 21.29s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                       | 368/855 [2:16:13<2:57:23, 21.85s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                       | 369/855 [2:16:36<3:00:23, 22.27s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                       | 370/855 [2:16:57<2:58:04, 22.03s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                       | 371/855 [2:17:19<2:55:57, 21.81s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                      | 372/855 [2:17:40<2:53:11, 21.52s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                      | 373/855 [2:18:00<2:51:01, 21.29s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                      | 374/855 [2:18:20<2:47:49, 20.93s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                      | 375/855 [2:18:41<2:47:14, 20.91s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                      | 376/855 [2:19:03<2:48:19, 21.08s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                     | 377/855 [2:19:23<2:46:03, 20.84s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                     | 378/855 [2:19:43<2:43:41, 20.59s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                     | 379/855 [2:20:03<2:41:50, 20.40s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                     | 380/855 [2:20:24<2:42:15, 20.50s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                     | 381/855 [2:20:44<2:41:59, 20.50s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                    | 382/855 [2:21:06<2:45:17, 20.97s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                    | 383/855 [2:21:26<2:42:10, 20.61s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                    | 384/855 [2:21:46<2:39:14, 20.29s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                    | 385/855 [2:22:09<2:47:11, 21.34s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                   | 386/855 [2:22:29<2:43:16, 20.89s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                   | 387/855 [2:22:50<2:42:49, 20.88s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                   | 388/855 [2:23:10<2:40:58, 20.68s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                   | 389/855 [2:23:31<2:39:50, 20.58s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                   | 390/855 [2:23:51<2:39:26, 20.57s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                  | 391/855 [2:24:11<2:38:04, 20.44s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                  | 392/855 [2:24:32<2:37:56, 20.47s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                  | 393/855 [2:24:54<2:40:29, 20.84s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                  | 394/855 [2:25:14<2:39:02, 20.70s/it]
extract-train:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                  | 395/855 [2:25:34<2:37:21, 20.53s/it]
extract-train:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                 | 396/855 [2:25:54<2:35:18, 20.30s/it]
extract-train:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                 | 397/855 [2:26:14<2:34:42, 20.27s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                 | 398/855 [2:26:34<2:34:00, 20.22s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                 | 399/855 [2:26:54<2:33:42, 20.23s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                | 400/855 [2:27:15<2:34:07, 20.33s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                | 401/855 [2:27:36<2:35:00, 20.48s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                | 402/855 [2:27:57<2:36:27, 20.72s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                | 403/855 [2:28:21<2:43:07, 21.65s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                | 404/855 [2:28:44<2:45:46, 22.05s/it]
extract-train:  47%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                               | 405/855 [2:29:09<2:52:15, 22.97s/it]
extract-train:  47%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                               | 406/855 [2:29:33<2:53:12, 23.15s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                               | 407/855 [2:29:56<2:52:50, 23.15s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                               | 408/855 [2:30:18<2:51:26, 23.01s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                               | 409/855 [2:30:41<2:50:26, 22.93s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                              | 410/855 [2:31:04<2:49:05, 22.80s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                              | 411/855 [2:31:26<2:47:15, 22.60s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                              | 412/855 [2:31:46<2:42:23, 21.99s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                              | 413/855 [2:32:07<2:38:12, 21.48s/it]
extract-train:  48%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                             | 414/855 [2:32:26<2:33:23, 20.87s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                             | 415/855 [2:32:46<2:32:05, 20.74s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                             | 416/855 [2:33:07<2:31:36, 20.72s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                             | 417/855 [2:33:28<2:31:24, 20.74s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                             | 418/855 [2:33:49<2:30:53, 20.72s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                            | 419/855 [2:34:09<2:30:10, 20.67s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                            | 420/855 [2:34:30<2:30:02, 20.70s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                            | 421/855 [2:34:50<2:28:23, 20.51s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                            | 422/855 [2:35:10<2:26:46, 20.34s/it]
extract-train:  49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                            | 423/855 [2:35:30<2:25:29, 20.21s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                           | 424/855 [2:35:49<2:23:25, 19.97s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                           | 425/855 [2:36:09<2:23:37, 20.04s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                           | 426/855 [2:36:31<2:26:02, 20.43s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                           | 427/855 [2:36:50<2:24:07, 20.20s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                           | 428/855 [2:37:10<2:22:41, 20.05s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                          | 429/855 [2:37:31<2:23:19, 20.19s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                          | 430/855 [2:37:51<2:22:50, 20.17s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                          | 431/855 [2:38:11<2:22:15, 20.13s/it]
extract-train:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                          | 432/855 [2:38:30<2:20:35, 19.94s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                         | 433/855 [2:38:51<2:21:00, 20.05s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                         | 434/855 [2:39:11<2:21:58, 20.23s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                         | 435/855 [2:39:32<2:22:23, 20.34s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                         | 436/855 [2:39:52<2:22:15, 20.37s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                         | 437/855 [2:40:14<2:24:09, 20.69s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                        | 438/855 [2:40:35<2:24:24, 20.78s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                        | 439/855 [2:40:56<2:25:59, 21.06s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                        | 440/855 [2:41:18<2:26:27, 21.18s/it]
extract-train:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                        | 441/855 [2:41:40<2:27:41, 21.41s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                        | 442/855 [2:42:02<2:29:50, 21.77s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                       | 443/855 [2:42:25<2:30:01, 21.85s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                       | 444/855 [2:42:46<2:28:15, 21.64s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                       | 445/855 [2:43:07<2:26:40, 21.46s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                       | 446/855 [2:43:28<2:25:19, 21.32s/it]
extract-train:  52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                      | 447/855 [2:43:49<2:24:21, 21.23s/it]
extract-train:  52%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                      | 448/855 [2:44:10<2:23:34, 21.16s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                      | 449/855 [2:44:30<2:22:05, 21.00s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                      | 450/855 [2:44:50<2:18:58, 20.59s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                      | 451/855 [2:45:12<2:22:25, 21.15s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                     | 452/855 [2:45:33<2:20:51, 20.97s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                     | 453/855 [2:45:52<2:17:07, 20.47s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                     | 454/855 [2:46:13<2:17:46, 20.61s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                     | 455/855 [2:46:34<2:17:06, 20.57s/it]
extract-train:  53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                     | 456/855 [2:46:54<2:16:05, 20.47s/it]
extract-train:  53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                    | 457/855 [2:47:14<2:14:53, 20.34s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                    | 458/855 [2:47:37<2:19:19, 21.06s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                    | 459/855 [2:48:00<2:23:21, 21.72s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                    | 460/855 [2:48:22<2:24:15, 21.91s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                   | 461/855 [2:48:45<2:25:41, 22.19s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                   | 462/855 [2:49:08<2:25:52, 22.27s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                   | 463/855 [2:49:31<2:27:54, 22.64s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                   | 464/855 [2:49:52<2:24:28, 22.17s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                   | 465/855 [2:50:15<2:25:35, 22.40s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                  | 466/855 [2:50:35<2:21:06, 21.77s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                  | 467/855 [2:50:56<2:19:10, 21.52s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                  | 468/855 [2:51:17<2:17:05, 21.25s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                  | 469/855 [2:51:37<2:14:42, 20.94s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                  | 470/855 [2:51:57<2:11:54, 20.56s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                 | 471/855 [2:52:17<2:10:34, 20.40s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                 | 472/855 [2:52:37<2:09:20, 20.26s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                 | 473/855 [2:52:57<2:09:05, 20.28s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                 | 474/855 [2:53:17<2:08:45, 20.28s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                 | 475/855 [2:53:38<2:09:46, 20.49s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                | 476/855 [2:54:00<2:10:43, 20.69s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                | 477/855 [2:54:20<2:09:15, 20.52s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                | 478/855 [2:54:40<2:09:09, 20.56s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                | 479/855 [2:55:01<2:09:07, 20.61s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                               | 480/855 [2:55:21<2:07:10, 20.35s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                               | 481/855 [2:55:41<2:07:21, 20.43s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                               | 482/855 [2:56:02<2:06:27, 20.34s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                               | 483/855 [2:56:21<2:04:20, 20.06s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                               | 484/855 [2:56:42<2:05:55, 20.37s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                              | 485/855 [2:57:03<2:06:03, 20.44s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                              | 486/855 [2:57:22<2:03:50, 20.14s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                              | 487/855 [2:57:42<2:04:00, 20.22s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                              | 488/855 [2:58:03<2:03:18, 20.16s/it]
extract-train:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                              | 489/855 [2:58:23<2:04:19, 20.38s/it]
extract-train:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                             | 490/855 [2:58:43<2:01:53, 20.04s/it]
extract-train:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                             | 491/855 [2:59:03<2:02:20, 20.17s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                             | 492/855 [2:59:24<2:02:33, 20.26s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                             | 493/855 [2:59:45<2:03:58, 20.55s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                            | 494/855 [3:00:05<2:02:43, 20.40s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                            | 495/855 [3:00:25<2:01:23, 20.23s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                            | 496/855 [3:00:45<2:00:50, 20.20s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                            | 497/855 [3:01:04<1:58:58, 19.94s/it]
extract-train:  58%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                            | 498/855 [3:01:25<1:59:43, 20.12s/it]
extract-train:  58%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                           | 499/855 [3:01:45<1:58:55, 20.04s/it]
extract-train:  58%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                           | 500/855 [3:02:04<1:57:33, 19.87s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                           | 501/855 [3:02:25<1:58:35, 20.10s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                           | 502/855 [3:02:44<1:56:47, 19.85s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                           | 503/855 [3:03:05<1:58:18, 20.17s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                          | 504/855 [3:03:25<1:57:43, 20.12s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                          | 505/855 [3:03:45<1:57:34, 20.16s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                          | 506/855 [3:04:05<1:56:35, 20.04s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                          | 507/855 [3:04:25<1:56:21, 20.06s/it]
extract-train:  59%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                         | 508/855 [3:04:45<1:55:59, 20.06s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                         | 509/855 [3:05:05<1:55:25, 20.02s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                         | 510/855 [3:05:27<1:58:24, 20.59s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                         | 511/855 [3:05:47<1:56:58, 20.40s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                         | 512/855 [3:06:07<1:56:14, 20.33s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                        | 513/855 [3:06:26<1:54:16, 20.05s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                        | 514/855 [3:06:46<1:53:22, 19.95s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                        | 515/855 [3:07:06<1:53:14, 19.98s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                        | 516/855 [3:07:27<1:53:36, 20.11s/it]
extract-train:  60%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                        | 517/855 [3:07:47<1:53:12, 20.10s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                       | 518/855 [3:08:07<1:52:46, 20.08s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                       | 519/855 [3:08:28<1:53:45, 20.31s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                       | 520/855 [3:08:47<1:51:53, 20.04s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                       | 521/855 [3:09:07<1:51:27, 20.02s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                       | 522/855 [3:09:27<1:51:02, 20.01s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                      | 523/855 [3:09:47<1:50:14, 19.92s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                      | 524/855 [3:10:07<1:50:12, 19.98s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                      | 525/855 [3:10:27<1:50:15, 20.05s/it]
extract-train:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                      | 526/855 [3:10:47<1:50:13, 20.10s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                     | 527/855 [3:11:08<1:51:42, 20.43s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                     | 528/855 [3:11:28<1:50:42, 20.31s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                     | 529/855 [3:11:49<1:50:04, 20.26s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                     | 530/855 [3:12:09<1:49:23, 20.20s/it]
extract-train:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                     | 531/855 [3:12:29<1:49:25, 20.26s/it]
extract-train:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                    | 532/855 [3:12:50<1:50:05, 20.45s/it]
extract-train:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                    | 533/855 [3:13:11<1:50:24, 20.57s/it]
extract-train:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                    | 534/855 [3:13:31<1:49:45, 20.51s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                    | 535/855 [3:13:53<1:50:49, 20.78s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                    | 536/855 [3:14:13<1:49:39, 20.62s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                   | 537/855 [3:14:33<1:48:56, 20.56s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                   | 538/855 [3:14:53<1:48:02, 20.45s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                   | 539/855 [3:15:14<1:47:28, 20.41s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                   | 540/855 [3:15:34<1:47:37, 20.50s/it]
extract-train:  63%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                  | 541/855 [3:15:56<1:48:36, 20.75s/it]
extract-train:  63%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                  | 542/855 [3:16:16<1:47:16, 20.56s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                  | 543/855 [3:16:36<1:46:41, 20.52s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                  | 544/855 [3:16:58<1:47:39, 20.77s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                  | 545/855 [3:17:18<1:46:49, 20.68s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                 | 546/855 [3:17:38<1:45:30, 20.49s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                 | 547/855 [3:17:59<1:46:08, 20.68s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                 | 548/855 [3:18:19<1:44:35, 20.44s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                 | 549/855 [3:18:39<1:43:23, 20.27s/it]
extract-train:  64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                 | 550/855 [3:19:00<1:44:35, 20.58s/it]
extract-train:  64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                | 551/855 [3:19:20<1:42:53, 20.31s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                | 552/855 [3:19:41<1:44:04, 20.61s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                | 553/855 [3:20:02<1:43:38, 20.59s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                | 554/855 [3:20:22<1:42:00, 20.33s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                               | 555/855 [3:20:42<1:41:40, 20.33s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                               | 556/855 [3:21:02<1:40:51, 20.24s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                               | 557/855 [3:21:22<1:40:08, 20.16s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                               | 558/855 [3:21:42<1:39:42, 20.14s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                               | 559/855 [3:22:03<1:41:11, 20.51s/it]
extract-train:  65%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                              | 560/855 [3:22:24<1:40:25, 20.42s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                              | 561/855 [3:22:46<1:42:19, 20.88s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                              | 562/855 [3:23:06<1:41:35, 20.80s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                              | 563/855 [3:23:27<1:40:54, 20.74s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                              | 564/855 [3:23:47<1:39:51, 20.59s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                             | 565/855 [3:24:08<1:39:26, 20.58s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                             | 566/855 [3:24:27<1:37:33, 20.25s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                             | 567/855 [3:24:48<1:37:44, 20.36s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                             | 568/855 [3:25:08<1:37:58, 20.48s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                             | 569/855 [3:25:30<1:38:41, 20.71s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                            | 570/855 [3:25:50<1:37:20, 20.49s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                            | 571/855 [3:26:09<1:35:47, 20.24s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                            | 572/855 [3:26:30<1:35:31, 20.25s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                            | 573/855 [3:26:50<1:35:49, 20.39s/it]
extract-train:  67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                           | 574/855 [3:27:10<1:34:55, 20.27s/it]
extract-train:  67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                           | 575/855 [3:27:31<1:34:33, 20.26s/it]
extract-train:  67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                           | 576/855 [3:27:50<1:33:29, 20.11s/it]
extract-train:  67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                           | 577/855 [3:28:11<1:33:43, 20.23s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                           | 578/855 [3:28:32<1:34:53, 20.55s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                          | 579/855 [3:28:53<1:34:46, 20.60s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                          | 580/855 [3:29:14<1:34:58, 20.72s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                          | 581/855 [3:29:35<1:35:31, 20.92s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                          | 582/855 [3:29:56<1:34:28, 20.76s/it]
extract-train:  68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                          | 583/855 [3:30:16<1:33:40, 20.66s/it]
extract-train:  68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                         | 584/855 [3:30:39<1:36:43, 21.42s/it]
extract-train:  68%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                         | 585/855 [3:31:02<1:38:02, 21.79s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                         | 586/855 [3:31:28<1:43:36, 23.11s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                         | 587/855 [3:31:54<1:46:28, 23.84s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                        | 588/855 [3:32:14<1:41:05, 22.72s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                        | 589/855 [3:32:34<1:37:31, 22.00s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                        | 590/855 [3:32:54<1:33:56, 21.27s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                        | 591/855 [3:33:13<1:31:46, 20.86s/it]
extract-train:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                        | 592/855 [3:33:34<1:30:23, 20.62s/it]
extract-train:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                       | 593/855 [3:33:54<1:29:36, 20.52s/it]
extract-train:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                       | 594/855 [3:34:16<1:30:47, 20.87s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                       | 595/855 [3:34:37<1:30:35, 20.90s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                       | 596/855 [3:34:56<1:28:51, 20.58s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                       | 597/855 [3:35:17<1:28:11, 20.51s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                      | 598/855 [3:35:37<1:27:58, 20.54s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                      | 599/855 [3:35:58<1:27:49, 20.58s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                      | 600/855 [3:36:18<1:26:18, 20.31s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                      | 601/855 [3:36:37<1:24:37, 19.99s/it]
extract-train:  70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                     | 602/855 [3:36:57<1:23:54, 19.90s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                     | 603/855 [3:37:18<1:24:53, 20.21s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                     | 604/855 [3:37:37<1:24:06, 20.11s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                     | 605/855 [3:37:58<1:24:23, 20.25s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                     | 606/855 [3:38:18<1:23:33, 20.14s/it]
extract-train:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                    | 607/855 [3:38:39<1:23:59, 20.32s/it]
extract-train:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                    | 608/855 [3:38:59<1:23:26, 20.27s/it]
extract-train:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                    | 609/855 [3:39:19<1:22:50, 20.21s/it]
extract-train:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                    | 610/855 [3:39:38<1:21:37, 19.99s/it]
extract-train:  71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                    | 611/855 [3:39:59<1:22:36, 20.31s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                   | 612/855 [3:40:19<1:21:23, 20.10s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                   | 613/855 [3:40:40<1:21:42, 20.26s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                   | 614/855 [3:40:59<1:20:45, 20.10s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                   | 615/855 [3:41:19<1:20:19, 20.08s/it]
extract-train:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                  | 616/855 [3:41:39<1:19:21, 19.92s/it]
extract-train:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                  | 617/855 [3:41:59<1:18:38, 19.82s/it]
extract-train:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                  | 618/855 [3:42:18<1:17:33, 19.64s/it]
extract-train:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                  | 619/855 [3:42:38<1:18:07, 19.86s/it]
extract-train:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                  | 620/855 [3:42:59<1:18:44, 20.11s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                 | 621/855 [3:43:18<1:17:46, 19.94s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                 | 622/855 [3:43:38<1:17:41, 20.01s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                 | 623/855 [3:43:58<1:17:05, 19.94s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                 | 624/855 [3:44:18<1:17:02, 20.01s/it]
extract-train:  73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                 | 625/855 [3:44:39<1:17:34, 20.24s/it]
extract-train:  73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                | 626/855 [3:44:59<1:16:56, 20.16s/it]
extract-train:  73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                | 627/855 [3:45:19<1:16:38, 20.17s/it]
extract-train:  73%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                | 628/855 [3:45:40<1:16:49, 20.31s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                | 629/855 [3:46:00<1:16:02, 20.19s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                | 630/855 [3:46:20<1:15:37, 20.17s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                               | 631/855 [3:46:40<1:14:49, 20.04s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                               | 632/855 [3:46:59<1:13:59, 19.91s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                               | 633/855 [3:47:20<1:14:23, 20.10s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                               | 634/855 [3:47:40<1:13:52, 20.06s/it]
extract-train:  74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                              | 635/855 [3:48:00<1:13:14, 19.97s/it]
extract-train:  74%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                              | 636/855 [3:48:20<1:13:00, 20.00s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                              | 637/855 [3:48:41<1:14:03, 20.39s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                              | 638/855 [3:49:02<1:14:08, 20.50s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                              | 639/855 [3:49:22<1:14:00, 20.56s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                             | 640/855 [3:49:42<1:12:56, 20.36s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                             | 641/855 [3:50:02<1:12:04, 20.21s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                             | 642/855 [3:50:22<1:11:04, 20.02s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                             | 643/855 [3:50:43<1:11:41, 20.29s/it]
extract-train:  75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                             | 644/855 [3:51:02<1:10:27, 20.04s/it]
extract-train:  75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                            | 645/855 [3:51:22<1:09:49, 19.95s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                            | 646/855 [3:51:43<1:10:56, 20.37s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                            | 647/855 [3:52:03<1:10:18, 20.28s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                            | 648/855 [3:52:24<1:10:18, 20.38s/it]
extract-train:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                           | 649/855 [3:52:46<1:11:22, 20.79s/it]
extract-train:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                           | 650/855 [3:53:07<1:11:46, 21.01s/it]
extract-train:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                           | 651/855 [3:53:29<1:11:52, 21.14s/it]
extract-train:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                           | 652/855 [3:53:50<1:11:48, 21.22s/it]
extract-train:  76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                           | 653/855 [3:54:11<1:11:04, 21.11s/it]
extract-train:  76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                          | 654/855 [3:54:33<1:11:32, 21.35s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                          | 655/855 [3:54:54<1:10:51, 21.26s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                          | 656/855 [3:55:14<1:09:30, 20.95s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                          | 657/855 [3:55:35<1:08:56, 20.89s/it]
extract-train:  77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                          | 658/855 [3:55:55<1:08:12, 20.78s/it]
extract-train:  77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                         | 659/855 [3:56:16<1:07:38, 20.71s/it]
extract-train:  77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                         | 660/855 [3:56:36<1:06:45, 20.54s/it]
extract-train:  77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                         | 661/855 [3:56:57<1:07:03, 20.74s/it]
extract-train:  77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                         | 662/855 [3:57:17<1:05:50, 20.47s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                        | 663/855 [3:57:37<1:05:15, 20.39s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                        | 664/855 [3:57:56<1:03:15, 19.87s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                        | 665/855 [3:58:16<1:03:09, 19.94s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                        | 666/855 [3:58:36<1:02:46, 19.93s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                        | 667/855 [3:58:56<1:02:33, 19.96s/it]
extract-train:  78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                       | 668/855 [3:59:16<1:02:17, 19.98s/it]
extract-train:  78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                       | 669/855 [3:59:36<1:02:17, 20.10s/it]
extract-train:  78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                       | 670/855 [3:59:58<1:03:02, 20.44s/it]
extract-train:  78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                       | 671/855 [4:00:19<1:03:37, 20.75s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                       | 672/855 [4:00:39<1:02:43, 20.57s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                      | 673/855 [4:00:59<1:01:49, 20.38s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                      | 674/855 [4:01:19<1:00:56, 20.20s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                      | 675/855 [4:01:40<1:00:56, 20.32s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                      | 676/855 [4:02:00<1:00:19, 20.22s/it]
extract-train:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                      | 677/855 [4:02:20<59:42, 20.13s/it]
extract-train:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                      | 678/855 [4:02:39<58:44, 19.91s/it]
extract-train:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                      | 679/855 [4:03:00<59:09, 20.17s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                     | 680/855 [4:03:20<59:22, 20.36s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                     | 681/855 [4:03:40<58:26, 20.15s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                     | 682/855 [4:04:01<58:17, 20.22s/it]
extract-train:  80%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                     | 683/855 [4:04:21<58:10, 20.29s/it]
extract-train:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                    | 684/855 [4:04:40<56:48, 19.93s/it]
extract-train:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                    | 685/855 [4:05:00<56:24, 19.91s/it]
extract-train:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                    | 686/855 [4:05:20<56:00, 19.88s/it]
extract-train:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                    | 687/855 [4:05:40<55:47, 19.92s/it]
extract-train:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                    | 688/855 [4:06:01<56:06, 20.16s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                   | 689/855 [4:06:21<56:06, 20.28s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                   | 690/855 [4:06:42<55:58, 20.36s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                   | 691/855 [4:07:02<55:41, 20.37s/it]
extract-train:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                   | 692/855 [4:07:22<55:04, 20.27s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                  | 693/855 [4:07:43<55:15, 20.46s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                  | 694/855 [4:08:03<54:18, 20.24s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                  | 695/855 [4:08:23<53:42, 20.14s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                  | 696/855 [4:08:43<53:22, 20.14s/it]
extract-train:  82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                  | 697/855 [4:09:04<54:12, 20.59s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                 | 698/855 [4:09:25<53:39, 20.50s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                 | 699/855 [4:09:44<52:28, 20.18s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                 | 700/855 [4:10:04<52:13, 20.21s/it]
extract-train:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                 | 701/855 [4:10:25<51:59, 20.26s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                 | 702/855 [4:10:45<51:43, 20.28s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                | 703/855 [4:11:05<51:08, 20.19s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                | 704/855 [4:11:26<51:01, 20.27s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                | 705/855 [4:11:46<50:58, 20.39s/it]
extract-train:  83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                | 706/855 [4:12:07<51:08, 20.60s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                               | 707/855 [4:12:28<50:54, 20.64s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                               | 708/855 [4:12:48<50:03, 20.43s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                               | 709/855 [4:13:07<49:03, 20.16s/it]
extract-train:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                               | 710/855 [4:13:27<48:27, 20.05s/it]
extract-train:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                               | 711/855 [4:13:48<48:24, 20.17s/it]
extract-train:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                              | 712/855 [4:14:08<48:05, 20.18s/it]
extract-train:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                              | 713/855 [4:14:28<47:22, 20.02s/it]
extract-train:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                              | 714/855 [4:14:49<47:50, 20.36s/it]
extract-train:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                              | 715/855 [4:15:09<47:15, 20.25s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                              | 716/855 [4:15:28<46:06, 19.90s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                             | 717/855 [4:15:48<46:03, 20.02s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                             | 718/855 [4:16:08<45:40, 20.00s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                             | 719/855 [4:16:27<44:48, 19.77s/it]
extract-train:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                             | 720/855 [4:16:47<44:44, 19.89s/it]
extract-train:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                            | 721/855 [4:17:07<44:01, 19.71s/it]
extract-train:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                            | 722/855 [4:17:27<43:55, 19.82s/it]
extract-train:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                            | 723/855 [4:17:46<43:06, 19.59s/it]
extract-train:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                            | 724/855 [4:18:07<43:35, 19.97s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                            | 725/855 [4:18:27<43:41, 20.17s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                           | 726/855 [4:18:48<43:26, 20.20s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                           | 727/855 [4:19:08<43:24, 20.35s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                           | 728/855 [4:19:28<42:52, 20.26s/it]
extract-train:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                           | 729/855 [4:19:48<42:24, 20.19s/it]
extract-train:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                           | 730/855 [4:20:08<41:54, 20.11s/it]
extract-train:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                          | 731/855 [4:20:29<41:53, 20.27s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                          | 732/855 [4:20:49<41:29, 20.24s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                          | 733/855 [4:21:10<41:15, 20.29s/it]
extract-train:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                          | 734/855 [4:21:30<40:50, 20.25s/it]
extract-train:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                         | 735/855 [4:21:50<40:16, 20.13s/it]
extract-train:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                         | 736/855 [4:22:10<39:56, 20.14s/it]
extract-train:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                         | 737/855 [4:22:29<39:13, 19.95s/it]
extract-train:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                         | 738/855 [4:22:48<38:27, 19.72s/it]
extract-train:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                         | 739/855 [4:23:08<38:02, 19.68s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                        | 740/855 [4:23:29<38:32, 20.11s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                        | 741/855 [4:23:49<38:04, 20.04s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                        | 742/855 [4:24:09<37:39, 19.99s/it]
extract-train:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                        | 743/855 [4:24:28<37:01, 19.83s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                        | 744/855 [4:24:48<36:45, 19.87s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                       | 745/855 [4:25:09<36:41, 20.01s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                       | 746/855 [4:25:28<36:07, 19.89s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                       | 747/855 [4:25:49<36:17, 20.16s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                       | 748/855 [4:26:19<41:15, 23.13s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                      | 749/855 [4:26:51<45:30, 25.76s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                      | 750/855 [4:27:22<47:55, 27.39s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                      | 751/855 [4:27:55<50:21, 29.06s/it]
extract-train:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                      | 752/855 [4:28:25<50:31, 29.43s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                      | 753/855 [4:28:56<50:30, 29.72s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                     | 754/855 [4:29:26<50:24, 29.95s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                     | 755/855 [4:29:57<50:10, 30.11s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                     | 756/855 [4:30:27<49:40, 30.11s/it]
extract-train:  89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                     | 757/855 [4:31:02<51:35, 31.58s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                    | 758/855 [4:31:34<51:08, 31.64s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                    | 759/855 [4:32:05<50:25, 31.52s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                    | 760/855 [4:32:40<51:41, 32.65s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                    | 761/855 [4:33:13<51:10, 32.67s/it]
extract-train:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                    | 762/855 [4:33:44<49:56, 32.22s/it]
extract-train:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                   | 763/855 [4:34:17<49:29, 32.28s/it]
extract-train:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                   | 764/855 [4:34:51<49:54, 32.90s/it]
extract-train:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                   | 765/855 [4:35:25<49:54, 33.27s/it]
extract-train:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                   | 766/855 [4:35:57<48:43, 32.85s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                   | 767/855 [4:36:28<47:28, 32.37s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                  | 768/855 [4:37:01<47:02, 32.44s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                  | 769/855 [4:37:32<46:00, 32.10s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                  | 770/855 [4:38:03<45:12, 31.91s/it]
extract-train:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                  | 771/855 [4:38:35<44:20, 31.67s/it]
extract-train:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                 | 772/855 [4:39:07<44:09, 31.93s/it]
extract-train:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                 | 773/855 [4:39:38<43:12, 31.61s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                 | 774/855 [4:40:07<41:45, 30.93s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                 | 775/855 [4:40:39<41:25, 31.06s/it]
extract-train:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                 | 776/855 [4:41:09<40:40, 30.89s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                | 777/855 [4:41:38<39:30, 30.39s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                | 778/855 [4:42:13<40:33, 31.61s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                | 779/855 [4:42:48<41:18, 32.61s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                | 780/855 [4:43:23<41:42, 33.37s/it]
extract-train:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                | 781/855 [4:43:55<40:46, 33.06s/it]
extract-train:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎               | 782/855 [4:44:27<39:34, 32.52s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌               | 783/855 [4:44:57<38:11, 31.83s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋               | 784/855 [4:45:27<37:08, 31.38s/it]
extract-train:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉               | 785/855 [4:45:58<36:24, 31.21s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏              | 786/855 [4:46:30<36:07, 31.42s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎              | 787/855 [4:47:01<35:23, 31.22s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌              | 788/855 [4:47:33<35:11, 31.52s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊              | 789/855 [4:48:03<34:20, 31.22s/it]
extract-train:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 790/855 [4:48:34<33:45, 31.15s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏             | 791/855 [4:49:08<33:58, 31.85s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍             | 792/855 [4:49:44<34:40, 33.03s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋             | 793/855 [4:50:17<34:13, 33.11s/it]
extract-train:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊             | 794/855 [4:50:48<33:10, 32.63s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████             | 795/855 [4:51:18<31:48, 31.80s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎            | 796/855 [4:51:50<31:08, 31.67s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌            | 797/855 [4:52:23<31:04, 32.15s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋            | 798/855 [4:52:54<30:08, 31.72s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉            | 799/855 [4:53:26<29:46, 31.90s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏           | 800/855 [4:53:56<28:42, 31.31s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍           | 801/855 [4:54:27<28:10, 31.31s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌           | 802/855 [4:54:58<27:32, 31.18s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊           | 803/855 [4:55:30<27:12, 31.39s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████           | 804/855 [4:56:01<26:40, 31.38s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏          | 805/855 [4:56:35<26:37, 31.96s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍          | 806/855 [4:57:00<24:29, 29.99s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋          | 807/855 [4:57:31<24:14, 30.30s/it]
extract-train:  95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉          | 808/855 [4:58:06<24:43, 31.57s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████          | 809/855 [4:58:35<23:46, 31.01s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎         | 810/855 [4:59:03<22:35, 30.12s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌         | 811/855 [4:59:36<22:34, 30.78s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋         | 812/855 [5:00:09<22:36, 31.55s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉         | 813/855 [5:00:38<21:39, 30.94s/it]
extract-train:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏        | 814/855 [5:01:12<21:43, 31.80s/it]
extract-train:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍        | 815/855 [5:01:43<21:03, 31.59s/it]
extract-train:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌        | 816/855 [5:02:12<20:01, 30.81s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊        | 817/855 [5:02:42<19:18, 30.49s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████        | 818/855 [5:03:13<18:49, 30.52s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎       | 819/855 [5:03:43<18:13, 30.36s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍       | 820/855 [5:04:10<17:10, 29.44s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋       | 821/855 [5:04:43<17:21, 30.62s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉       | 822/855 [5:05:19<17:36, 32.02s/it]
extract-train:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████       | 823/855 [5:05:46<16:24, 30.76s/it]
extract-train:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎      | 824/855 [5:06:20<16:23, 31.73s/it]
extract-train:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌      | 825/855 [5:06:54<16:05, 32.17s/it]
extract-train:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊      | 826/855 [5:07:26<15:30, 32.09s/it]
extract-train:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉      | 827/855 [5:07:56<14:43, 31.55s/it]
extract-train:  97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏     | 828/855 [5:08:29<14:26, 32.08s/it]
extract-train:  97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍     | 829/855 [5:09:04<14:15, 32.90s/it]
extract-train:  97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌     | 830/855 [5:09:33<13:13, 31.72s/it]
extract-train:  97%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊     | 831/855 [5:10:08<13:01, 32.58s/it]
extract-train:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████     | 832/855 [5:10:41<12:36, 32.90s/it]
extract-train:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎    | 833/855 [5:11:08<11:25, 31.16s/it]
extract-train:  98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍    | 834/855 [5:11:41<11:06, 31.74s/it]
extract-train:  98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋    | 835/855 [5:12:14<10:38, 31.92s/it]
extract-train:  98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉    | 836/855 [5:12:43<09:49, 31.02s/it]
extract-train:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏   | 837/855 [5:13:15<09:27, 31.51s/it]
extract-train:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎   | 838/855 [5:13:48<08:59, 31.74s/it]
extract-train:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌   | 839/855 [5:14:20<08:28, 31.79s/it]
extract-train:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊   | 840/855 [5:14:47<07:36, 30.41s/it]
extract-train:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉   | 841/855 [5:15:21<07:23, 31.66s/it]
extract-train:  98%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏  | 842/855 [5:15:54<06:56, 32.04s/it]
extract-train:  99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍  | 843/855 [5:16:21<06:06, 30.56s/it]
extract-train:  99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋  | 844/855 [5:16:53<05:41, 31.05s/it]
extract-train:  99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊  | 845/855 [5:17:26<05:15, 31.58s/it]
extract-train:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████  | 846/855 [5:17:55<04:37, 30.80s/it]
extract-train:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 847/855 [5:18:29<04:14, 31.79s/it]
extract-train:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 848/855 [5:19:04<03:48, 32.58s/it]
extract-train:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 849/855 [5:19:34<03:12, 32.00s/it]
extract-train:  99%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 850/855 [5:20:08<02:41, 32.35s/it]
extract-train: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 851/855 [5:20:41<02:10, 32.60s/it]
extract-train: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 852/855 [5:21:16<01:39, 33.33s/it]
extract-train: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 853/855 [5:21:47<01:05, 32.59s/it]
extract-train: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 854/855 [5:22:21<00:33, 33.06s/it]
extract-train: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 855/855 [5:22:53<00:00, 32.70s/it]
                                                                                                                                                                                                                                                
[2026-05-12 02:25:41,863][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 02:25:42,038][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+
extract-validation:   0%|                                                                                                                                                                                               | 0/214 [00:00<?, ?it/s]
extract-validation:   0%|▊                                                                                                                                                                                    | 1/214 [00:35<2:06:25, 35.61s/it]
extract-validation:   1%|█▋                                                                                                                                                                                   | 2/214 [01:02<1:48:18, 30.65s/it]
extract-validation:   1%|██▌                                                                                                                                                                                  | 3/214 [01:37<1:54:49, 32.65s/it]
extract-validation:   2%|███▍                                                                                                                                                                                 | 4/214 [02:12<1:56:39, 33.33s/it]
extract-validation:   2%|████▏                                                                                                                                                                                | 5/214 [02:41<1:51:00, 31.87s/it]
extract-validation:   3%|█████                                                                                                                                                                                | 6/214 [03:15<1:52:39, 32.50s/it]
extract-validation:   3%|█████▉                                                                                                                                                                               | 7/214 [03:49<1:54:10, 33.09s/it]
extract-validation:   4%|██████▊                                                                                                                                                                              | 8/214 [04:20<1:51:38, 32.52s/it]
extract-validation:   4%|███████▌                                                                                                                                                                             | 9/214 [04:50<1:47:39, 31.51s/it]
extract-validation:   5%|████████▍                                                                                                                                                                           | 10/214 [05:22<1:48:12, 31.82s/it]
extract-validation:   5%|█████████▎                                                                                                                                                                          | 11/214 [05:57<1:51:06, 32.84s/it]
extract-validation:   6%|██████████                                                                                                                                                                          | 12/214 [06:25<1:45:28, 31.33s/it]
extract-validation:   6%|██████████▉                                                                                                                                                                         | 13/214 [06:58<1:46:55, 31.92s/it]
extract-validation:   7%|███████████▊                                                                                                                                                                        | 14/214 [07:31<1:47:10, 32.15s/it]
extract-validation:   7%|████████████▌                                                                                                                                                                       | 15/214 [07:58<1:41:41, 30.66s/it]
extract-validation:   7%|█████████████▍                                                                                                                                                                      | 16/214 [08:32<1:43:52, 31.48s/it]
extract-validation:   8%|██████████████▎                                                                                                                                                                     | 17/214 [09:07<1:46:44, 32.51s/it]
extract-validation:   8%|███████████████▏                                                                                                                                                                    | 18/214 [09:36<1:42:59, 31.53s/it]
extract-validation:   9%|███████████████▉                                                                                                                                                                    | 19/214 [10:08<1:43:05, 31.72s/it]
extract-validation:   9%|████████████████▊                                                                                                                                                                   | 20/214 [10:41<1:43:34, 32.03s/it]
extract-validation:  10%|█████████████████▋                                                                                                                                                                  | 21/214 [11:13<1:42:56, 32.00s/it]
extract-validation:  10%|██████████████████▌                                                                                                                                                                 | 22/214 [11:40<1:37:58, 30.62s/it]
extract-validation:  11%|███████████████████▎                                                                                                                                                                | 23/214 [12:13<1:40:02, 31.43s/it]
extract-validation:  11%|████████████████████▏                                                                                                                                                               | 24/214 [12:46<1:41:01, 31.91s/it]
extract-validation:  12%|█████████████████████                                                                                                                                                               | 25/214 [13:14<1:36:01, 30.48s/it]
extract-validation:  12%|█████████████████████▊                                                                                                                                                              | 26/214 [13:47<1:38:17, 31.37s/it]
extract-validation:  13%|██████████████████████▋                                                                                                                                                             | 27/214 [14:21<1:40:34, 32.27s/it]
extract-validation:  13%|███████████████████████▌                                                                                                                                                            | 28/214 [14:50<1:36:27, 31.12s/it]
extract-validation:  14%|████████████████████████▍                                                                                                                                                           | 29/214 [15:24<1:38:42, 32.02s/it]
extract-validation:  14%|█████████████████████████▏                                                                                                                                                          | 30/214 [15:56<1:38:31, 32.13s/it]
extract-validation:  14%|██████████████████████████                                                                                                                                                          | 31/214 [16:27<1:36:20, 31.59s/it]
extract-validation:  15%|██████████████████████████▉                                                                                                                                                         | 32/214 [16:57<1:34:53, 31.28s/it]
extract-validation:  15%|███████████████████████████▊                                                                                                                                                        | 33/214 [17:33<1:38:15, 32.57s/it]
extract-validation:  16%|████████████████████████████▌                                                                                                                                                       | 34/214 [18:06<1:37:53, 32.63s/it]
extract-validation:  16%|█████████████████████████████▍                                                                                                                                                      | 35/214 [18:33<1:32:15, 30.92s/it]
extract-validation:  17%|██████████████████████████████▎                                                                                                                                                     | 36/214 [19:05<1:32:46, 31.27s/it]
extract-validation:  17%|███████████████████████████████                                                                                                                                                     | 37/214 [19:38<1:34:07, 31.91s/it]
extract-validation:  18%|███████████████████████████████▉                                                                                                                                                    | 38/214 [20:06<1:30:01, 30.69s/it]
extract-validation:  18%|████████████████████████████████▊                                                                                                                                                   | 39/214 [20:40<1:32:37, 31.76s/it]
extract-validation:  19%|█████████████████████████████████▋                                                                                                                                                  | 40/214 [21:14<1:33:42, 32.31s/it]
extract-validation:  19%|██████████████████████████████████▍                                                                                                                                                 | 41/214 [21:43<1:30:17, 31.31s/it]
extract-validation:  20%|███████████████████████████████████▎                                                                                                                                                | 42/214 [22:15<1:30:55, 31.72s/it]
extract-validation:  20%|████████████████████████████████████▏                                                                                                                                               | 43/214 [22:48<1:31:38, 32.15s/it]
extract-validation:  21%|█████████████████████████████████████                                                                                                                                               | 44/214 [23:21<1:31:40, 32.36s/it]
extract-validation:  21%|█████████████████████████████████████▊                                                                                                                                              | 45/214 [23:50<1:27:41, 31.14s/it]
extract-validation:  21%|██████████████████████████████████████▋                                                                                                                                             | 46/214 [24:22<1:28:19, 31.55s/it]
extract-validation:  22%|███████████████████████████████████████▌                                                                                                                                            | 47/214 [24:56<1:29:36, 32.20s/it]
extract-validation:  22%|████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                           | 48/214 [25:26<1:27:04, 31.48s/it]
extract-validation:  23%|█████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                          | 49/214 [25:59<1:27:58, 31.99s/it]
extract-validation:  23%|██████████████████████████████████████████                                                                                                                                          | 50/214 [26:33<1:29:07, 32.61s/it]
extract-validation:  24%|██████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                         | 51/214 [27:00<1:24:22, 31.06s/it]
extract-validation:  24%|███████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                        | 52/214 [27:34<1:25:50, 31.79s/it]
extract-validation:  25%|████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                       | 53/214 [28:06<1:25:53, 32.01s/it]
extract-validation:  25%|█████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                      | 54/214 [28:38<1:24:49, 31.81s/it]
extract-validation:  26%|██████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                     | 55/214 [29:09<1:23:51, 31.64s/it]
extract-validation:  26%|███████████████████████████████████████████████                                                                                                                                     | 56/214 [29:43<1:25:24, 32.44s/it]
extract-validation:  27%|███████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                    | 57/214 [30:17<1:25:52, 32.82s/it]
extract-validation:  27%|████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                   | 58/214 [30:43<1:20:14, 30.86s/it]
extract-validation:  28%|█████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                  | 59/214 [31:15<1:20:45, 31.26s/it]
extract-validation:  28%|██████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                 | 60/214 [31:47<1:20:51, 31.50s/it]
extract-validation:  29%|███████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                | 61/214 [32:16<1:17:44, 30.49s/it]
extract-validation:  29%|████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                               | 62/214 [32:48<1:18:31, 31.00s/it]
extract-validation:  29%|████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                               | 63/214 [33:20<1:19:09, 31.46s/it]
extract-validation:  30%|█████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                              | 64/214 [33:48<1:15:59, 30.40s/it]
extract-validation:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                             | 65/214 [34:20<1:16:39, 30.87s/it]
extract-validation:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                            | 66/214 [34:53<1:17:38, 31.48s/it]
extract-validation:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                           | 67/214 [35:26<1:17:56, 31.81s/it]
extract-validation:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                          | 68/214 [35:57<1:17:09, 31.71s/it]
extract-validation:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                          | 69/214 [36:29<1:16:55, 31.83s/it]
extract-validation:  33%|██████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                         | 70/214 [37:01<1:16:00, 31.67s/it]
extract-validation:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                        | 71/214 [37:33<1:15:40, 31.75s/it]
extract-validation:  34%|████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                       | 72/214 [38:06<1:16:17, 32.24s/it]
extract-validation:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                      | 73/214 [38:38<1:15:35, 32.17s/it]
extract-validation:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                     | 74/214 [39:10<1:15:03, 32.17s/it]
extract-validation:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                     | 75/214 [39:44<1:15:36, 32.64s/it]
extract-validation:  36%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                    | 76/214 [40:16<1:14:36, 32.44s/it]
extract-validation:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                   | 77/214 [40:48<1:13:54, 32.37s/it]
extract-validation:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                  | 78/214 [41:22<1:14:37, 32.93s/it]
extract-validation:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                 | 79/214 [41:54<1:13:23, 32.62s/it]
extract-validation:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                | 80/214 [42:26<1:12:26, 32.44s/it]
extract-validation:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                               | 81/214 [42:56<1:10:27, 31.79s/it]
extract-validation:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                               | 82/214 [43:29<1:10:15, 31.93s/it]
extract-validation:  39%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                              | 83/214 [44:01<1:09:54, 32.02s/it]
extract-validation:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                             | 84/214 [44:33<1:09:37, 32.13s/it]
extract-validation:  40%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                            | 85/214 [45:04<1:08:17, 31.76s/it]
extract-validation:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                           | 86/214 [45:36<1:08:00, 31.88s/it]
extract-validation:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                          | 87/214 [46:09<1:07:45, 32.01s/it]
extract-validation:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                          | 88/214 [46:43<1:08:37, 32.68s/it]
extract-validation:  42%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                         | 89/214 [47:14<1:07:23, 32.35s/it]
extract-validation:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                        | 90/214 [47:46<1:06:09, 32.01s/it]
extract-validation:  43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                       | 91/214 [48:17<1:04:59, 31.70s/it]
extract-validation:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                      | 92/214 [48:49<1:04:45, 31.85s/it]
extract-validation:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                     | 93/214 [49:22<1:05:11, 32.33s/it]
extract-validation:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                     | 94/214 [49:55<1:05:07, 32.56s/it]
extract-validation:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                    | 95/214 [50:29<1:04:57, 32.75s/it]
extract-validation:  45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                   | 96/214 [51:02<1:04:36, 32.85s/it]
extract-validation:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                  | 97/214 [51:35<1:04:25, 33.04s/it]
extract-validation:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                 | 98/214 [52:09<1:04:18, 33.27s/it]
extract-validation:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                | 99/214 [52:42<1:03:33, 33.16s/it]
extract-validation:  47%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                               | 100/214 [53:14<1:02:20, 32.81s/it]
extract-validation:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                              | 101/214 [53:47<1:01:43, 32.77s/it]
extract-validation:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                              | 102/214 [54:13<57:30, 30.81s/it]
extract-validation:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                              | 103/214 [54:43<56:42, 30.66s/it]
extract-validation:  49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                             | 104/214 [55:17<57:49, 31.54s/it]
extract-validation:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                            | 105/214 [55:44<54:43, 30.12s/it]
extract-validation:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                           | 106/214 [56:16<55:32, 30.86s/it]
extract-validation:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                          | 107/214 [56:50<56:39, 31.77s/it]
extract-validation:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                         | 108/214 [57:17<53:31, 30.30s/it]
extract-validation:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                        | 109/214 [57:50<54:42, 31.26s/it]
extract-validation:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                        | 110/214 [58:23<55:09, 31.82s/it]
extract-validation:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                       | 111/214 [58:52<52:45, 30.73s/it]
extract-validation:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                      | 112/214 [59:24<53:09, 31.27s/it]
extract-validation:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                     | 113/214 [59:54<51:55, 30.84s/it]
extract-validation:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                   | 114/214 [1:00:26<51:48, 31.08s/it]
extract-validation:  54%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                  | 115/214 [1:00:58<52:01, 31.53s/it]
extract-validation:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                  | 116/214 [1:01:26<49:33, 30.34s/it]
extract-validation:  55%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                 | 117/214 [1:01:59<50:13, 31.06s/it]
extract-validation:  55%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                | 118/214 [1:02:33<51:32, 32.21s/it]
extract-validation:  56%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                               | 119/214 [1:03:02<49:06, 31.01s/it]
extract-validation:  56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                              | 120/214 [1:03:36<50:05, 31.97s/it]
extract-validation:  57%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                             | 121/214 [1:04:11<51:04, 32.95s/it]
extract-validation:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                             | 122/214 [1:04:40<48:32, 31.66s/it]
extract-validation:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                            | 123/214 [1:05:13<48:37, 32.06s/it]
extract-validation:  58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                           | 124/214 [1:05:43<47:06, 31.41s/it]
extract-validation:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                          | 125/214 [1:06:14<46:31, 31.36s/it]
extract-validation:  59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                         | 126/214 [1:06:48<47:11, 32.17s/it]
extract-validation:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                        | 127/214 [1:07:17<45:14, 31.21s/it]
extract-validation:  60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                        | 128/214 [1:07:50<45:21, 31.64s/it]
extract-validation:  60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                       | 129/214 [1:08:22<45:02, 31.80s/it]
extract-validation:  61%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                      | 130/214 [1:08:50<43:06, 30.80s/it]
extract-validation:  61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                     | 131/214 [1:09:27<45:01, 32.55s/it]
extract-validation:  62%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                    | 132/214 [1:10:01<44:56, 32.88s/it]
extract-validation:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                   | 133/214 [1:10:32<43:47, 32.44s/it]
extract-validation:  63%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                   | 134/214 [1:11:04<43:02, 32.28s/it]
extract-validation:  63%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                  | 135/214 [1:11:32<41:02, 31.18s/it]
extract-validation:  64%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                 | 136/214 [1:12:04<40:30, 31.16s/it]
extract-validation:  64%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                | 137/214 [1:12:36<40:37, 31.66s/it]
extract-validation:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                               | 138/214 [1:13:05<38:52, 30.70s/it]
extract-validation:  65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                              | 139/214 [1:13:38<39:06, 31.29s/it]
extract-validation:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                              | 140/214 [1:14:10<39:11, 31.78s/it]
extract-validation:  66%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                             | 141/214 [1:14:39<37:27, 30.79s/it]
extract-validation:  66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                            | 142/214 [1:15:12<37:55, 31.60s/it]
extract-validation:  67%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                           | 143/214 [1:15:47<38:25, 32.47s/it]
extract-validation:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                          | 144/214 [1:16:16<36:42, 31.46s/it]
extract-validation:  68%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                         | 145/214 [1:16:48<36:16, 31.55s/it]
extract-validation:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                         | 146/214 [1:17:19<35:38, 31.45s/it]
extract-validation:  69%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                        | 147/214 [1:17:49<34:30, 30.91s/it]
extract-validation:  69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                       | 148/214 [1:18:22<34:54, 31.74s/it]
extract-validation:  70%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                      | 149/214 [1:18:52<33:33, 30.98s/it]
extract-validation:  70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                     | 150/214 [1:19:22<32:53, 30.84s/it]
extract-validation:  71%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                    | 151/214 [1:19:54<32:47, 31.24s/it]
extract-validation:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                   | 152/214 [1:20:23<31:27, 30.44s/it]
extract-validation:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                   | 153/214 [1:20:57<31:57, 31.43s/it]
extract-validation:  72%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                  | 154/214 [1:21:30<32:09, 32.16s/it]
extract-validation:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                 | 155/214 [1:21:56<29:50, 30.35s/it]
extract-validation:  73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                | 156/214 [1:22:29<30:05, 31.13s/it]
extract-validation:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                               | 157/214 [1:23:03<30:12, 31.80s/it]
extract-validation:  74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                              | 158/214 [1:23:29<28:14, 30.26s/it]
extract-validation:  74%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                              | 159/214 [1:24:04<28:57, 31.60s/it]
extract-validation:  75%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                             | 160/214 [1:24:35<28:05, 31.21s/it]
extract-validation:  75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                            | 161/214 [1:25:01<26:23, 29.88s/it]
extract-validation:  76%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                           | 162/214 [1:25:33<26:20, 30.40s/it]
extract-validation:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                          | 163/214 [1:26:05<26:17, 30.94s/it]
extract-validation:  77%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                         | 164/214 [1:26:31<24:29, 29.39s/it]
extract-validation:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                         | 165/214 [1:27:04<24:54, 30.51s/it]
extract-validation:  78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                        | 166/214 [1:27:37<25:00, 31.27s/it]
extract-validation:  78%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                       | 167/214 [1:28:08<24:18, 31.04s/it]
extract-validation:  79%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                      | 168/214 [1:28:40<24:09, 31.52s/it]
extract-validation:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                     | 169/214 [1:29:12<23:40, 31.57s/it]
extract-validation:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                    | 170/214 [1:29:42<22:43, 30.99s/it]
extract-validation:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                    | 171/214 [1:30:14<22:36, 31.54s/it]
extract-validation:  80%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                   | 172/214 [1:30:45<21:54, 31.29s/it]
extract-validation:  81%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                  | 173/214 [1:31:16<21:17, 31.17s/it]
extract-validation:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                 | 174/214 [1:31:49<21:13, 31.84s/it]
extract-validation:  82%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                | 175/214 [1:32:19<20:19, 31.26s/it]
extract-validation:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                               | 176/214 [1:32:54<20:22, 32.17s/it]
extract-validation:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                               | 177/214 [1:33:27<20:00, 32.44s/it]
extract-validation:  83%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                              | 178/214 [1:33:55<18:44, 31.23s/it]
extract-validation:  84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                             | 179/214 [1:34:27<18:25, 31.57s/it]
extract-validation:  84%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                            | 180/214 [1:35:00<18:09, 32.03s/it]
extract-validation:  85%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                           | 181/214 [1:35:29<17:01, 30.94s/it]
extract-validation:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                          | 182/214 [1:36:03<16:56, 31.77s/it]
extract-validation:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                          | 183/214 [1:36:36<16:42, 32.35s/it]
extract-validation:  86%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                         | 184/214 [1:37:05<15:37, 31.23s/it]
extract-validation:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                        | 185/214 [1:37:40<15:37, 32.32s/it]
extract-validation:  87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                       | 186/214 [1:38:13<15:08, 32.46s/it]
extract-validation:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                      | 187/214 [1:38:43<14:23, 31.97s/it]
extract-validation:  88%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                     | 188/214 [1:39:16<13:58, 32.23s/it]
extract-validation:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                     | 189/214 [1:39:45<12:58, 31.13s/it]
extract-validation:  89%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                    | 190/214 [1:40:17<12:33, 31.40s/it]
extract-validation:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                   | 191/214 [1:40:51<12:18, 32.12s/it]
extract-validation:  90%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                  | 192/214 [1:41:20<11:27, 31.24s/it]
extract-validation:  90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                 | 193/214 [1:41:55<11:22, 32.52s/it]
extract-validation:  91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                | 194/214 [1:42:29<11:00, 33.01s/it]
extract-validation:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                | 195/214 [1:42:57<09:58, 31.51s/it]
extract-validation:  92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉               | 196/214 [1:43:33<09:49, 32.75s/it]
extract-validation:  92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊              | 197/214 [1:44:06<09:18, 32.85s/it]
extract-validation:  93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌             | 198/214 [1:44:37<08:34, 32.14s/it]
extract-validation:  93%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍            | 199/214 [1:45:11<08:12, 32.84s/it]
extract-validation:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎           | 200/214 [1:45:41<07:26, 31.88s/it]
extract-validation:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏          | 201/214 [1:46:13<06:56, 32.01s/it]
extract-validation:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉          | 202/214 [1:46:46<06:28, 32.41s/it]
extract-validation:  95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊         | 203/214 [1:47:15<05:45, 31.37s/it]
extract-validation:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋        | 204/214 [1:47:49<05:20, 32.00s/it]
extract-validation:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍       | 205/214 [1:48:25<04:58, 33.11s/it]
extract-validation:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎      | 206/214 [1:48:57<04:23, 32.88s/it]
extract-validation:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏     | 207/214 [1:49:32<03:55, 33.67s/it]
extract-validation:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉     | 208/214 [1:50:07<03:23, 33.94s/it]
extract-validation:  98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊    | 209/214 [1:50:40<02:48, 33.80s/it]
extract-validation:  98%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋   | 210/214 [1:51:14<02:15, 33.82s/it]
extract-validation:  99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍  | 211/214 [1:51:47<01:40, 33.52s/it]
extract-validation:  99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 212/214 [1:52:21<01:07, 33.62s/it]
extract-validation: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 213/214 [1:52:55<00:33, 33.74s/it]
extract-validation: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 214/214 [1:53:25<00:00, 32.75s/it]
                                                                                                                                                                                                                                                
[2026-05-12 04:19:21,560][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 04:19:21,696][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+
extract-test:   0%|                                                                                                                                                                                                     | 0/131 [00:00<?, ?it/s]
extract-test:   1%|█▍                                                                                                                                                                                         | 1/131 [00:33<1:12:11, 33.32s/it]
extract-test:   2%|██▊                                                                                                                                                                                        | 2/131 [01:08<1:14:08, 34.48s/it]
extract-test:   2%|████▎                                                                                                                                                                                      | 3/131 [01:42<1:12:31, 33.99s/it]
extract-test:   3%|█████▋                                                                                                                                                                                     | 4/131 [02:15<1:11:47, 33.91s/it]
extract-test:   4%|███████▏                                                                                                                                                                                   | 5/131 [02:49<1:11:12, 33.91s/it]
extract-test:   5%|████████▌                                                                                                                                                                                  | 6/131 [03:21<1:09:08, 33.19s/it]
extract-test:   5%|█████████▉                                                                                                                                                                                 | 7/131 [03:56<1:09:44, 33.75s/it]
extract-test:   6%|███████████▍                                                                                                                                                                               | 8/131 [04:33<1:11:33, 34.90s/it]
extract-test:   7%|████████████▊                                                                                                                                                                              | 9/131 [05:07<1:10:16, 34.56s/it]
extract-test:   8%|██████████████▏                                                                                                                                                                           | 10/131 [05:44<1:10:54, 35.16s/it]
extract-test:   8%|███████████████▌                                                                                                                                                                          | 11/131 [06:19<1:10:13, 35.11s/it]
extract-test:   9%|█████████████████                                                                                                                                                                         | 12/131 [06:56<1:10:43, 35.66s/it]
extract-test:  10%|██████████████████▍                                                                                                                                                                       | 13/131 [07:30<1:09:22, 35.28s/it]
extract-test:  11%|███████████████████▉                                                                                                                                                                      | 14/131 [08:06<1:09:26, 35.61s/it]
extract-test:  11%|█████████████████████▎                                                                                                                                                                    | 15/131 [08:41<1:08:08, 35.25s/it]
extract-test:  12%|██████████████████████▋                                                                                                                                                                   | 16/131 [09:15<1:07:12, 35.07s/it]
extract-test:  13%|████████████████████████▏                                                                                                                                                                 | 17/131 [09:49<1:05:56, 34.71s/it]
extract-test:  14%|█████████████████████████▌                                                                                                                                                                | 18/131 [10:22<1:04:10, 34.08s/it]
extract-test:  15%|██████████████████████████▉                                                                                                                                                               | 19/131 [10:54<1:02:36, 33.54s/it]
extract-test:  15%|████████████████████████████▋                                                                                                                                                               | 20/131 [11:22<58:38, 31.70s/it]
extract-test:  16%|██████████████████████████████▏                                                                                                                                                             | 21/131 [11:50<56:33, 30.85s/it]
extract-test:  17%|███████████████████████████████▌                                                                                                                                                            | 22/131 [12:19<54:43, 30.12s/it]
extract-test:  18%|█████████████████████████████████                                                                                                                                                           | 23/131 [12:49<54:29, 30.27s/it]
extract-test:  18%|██████████████████████████████████▍                                                                                                                                                         | 24/131 [13:20<54:15, 30.42s/it]
extract-test:  19%|███████████████████████████████████▉                                                                                                                                                        | 25/131 [13:52<54:23, 30.78s/it]
extract-test:  20%|█████████████████████████████████████▎                                                                                                                                                      | 26/131 [14:22<53:42, 30.69s/it]
extract-test:  21%|██████████████████████████████████████▋                                                                                                                                                     | 27/131 [14:54<53:43, 31.00s/it]
extract-test:  21%|████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                                   | 28/131 [15:24<52:32, 30.61s/it]
extract-test:  22%|█████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                  | 29/131 [15:55<52:29, 30.87s/it]
extract-test:  23%|███████████████████████████████████████████                                                                                                                                                 | 30/131 [16:27<52:25, 31.14s/it]
extract-test:  24%|████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                               | 31/131 [16:59<52:30, 31.50s/it]
extract-test:  24%|█████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                              | 32/131 [17:31<52:01, 31.53s/it]
extract-test:  25%|███████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                            | 33/131 [18:04<52:15, 32.00s/it]
extract-test:  26%|████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                           | 34/131 [18:35<51:12, 31.67s/it]
extract-test:  27%|██████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                         | 35/131 [19:11<52:50, 33.03s/it]
extract-test:  27%|███████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                        | 36/131 [19:44<52:19, 33.05s/it]
extract-test:  28%|█████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                       | 37/131 [20:17<51:36, 32.95s/it]
extract-test:  29%|██████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                     | 38/131 [20:49<50:32, 32.60s/it]
extract-test:  30%|███████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                    | 39/131 [21:21<49:54, 32.55s/it]
extract-test:  31%|█████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                  | 40/131 [21:53<49:06, 32.38s/it]
extract-test:  31%|██████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                 | 41/131 [22:28<49:37, 33.08s/it]
extract-test:  32%|████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                               | 42/131 [23:00<48:48, 32.90s/it]
extract-test:  33%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                              | 43/131 [23:32<47:43, 32.54s/it]
extract-test:  34%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                            | 44/131 [24:05<47:20, 32.65s/it]
extract-test:  34%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                           | 45/131 [24:36<46:14, 32.27s/it]
extract-test:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                          | 46/131 [25:09<45:49, 32.34s/it]
extract-test:  36%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                        | 47/131 [25:41<45:14, 32.32s/it]
extract-test:  37%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                       | 48/131 [26:14<45:05, 32.60s/it]
extract-test:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                     | 49/131 [26:51<46:06, 33.74s/it]
extract-test:  38%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                    | 50/131 [27:27<46:22, 34.35s/it]
extract-test:  39%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                  | 51/131 [27:58<44:32, 33.41s/it]
extract-test:  40%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                 | 52/131 [28:31<43:50, 33.29s/it]
extract-test:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                | 53/131 [29:02<42:20, 32.57s/it]
extract-test:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                              | 54/131 [29:34<41:38, 32.45s/it]
extract-test:  42%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                             | 55/131 [30:09<42:05, 33.22s/it]
extract-test:  43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                           | 56/131 [31:09<51:31, 41.22s/it]
extract-test:  44%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                          | 57/131 [32:08<57:33, 46.67s/it]
extract-test:  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                       | 58/131 [33:05<1:00:26, 49.68s/it]
extract-test:  45%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                      | 59/131 [34:08<1:04:22, 53.65s/it]
extract-test:  46%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                    | 60/131 [35:09<1:06:07, 55.88s/it]
extract-test:  47%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                   | 61/131 [36:11<1:07:24, 57.78s/it]
extract-test:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                  | 62/131 [37:11<1:07:06, 58.35s/it]
extract-test:  48%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                | 63/131 [38:07<1:05:28, 57.77s/it]
extract-test:  49%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                               | 64/131 [39:02<1:03:36, 56.97s/it]
extract-test:  50%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                             | 65/131 [40:01<1:03:24, 57.64s/it]
extract-test:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                             | 66/131 [40:50<59:25, 54.85s/it]
extract-test:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                          | 67/131 [41:50<1:00:16, 56.50s/it]
extract-test:  52%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                         | 68/131 [42:52<1:01:03, 58.15s/it]
extract-test:  53%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                        | 69/131 [43:54<1:01:13, 59.25s/it]
extract-test:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                      | 70/131 [45:05<1:03:52, 62.83s/it]
extract-test:  54%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                     | 71/131 [46:06<1:02:15, 62.26s/it]
extract-test:  55%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                   | 72/131 [47:12<1:02:25, 63.49s/it]
extract-test:  56%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                  | 73/131 [48:19<1:02:23, 64.55s/it]
extract-test:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                 | 74/131 [49:25<1:01:42, 64.95s/it]
extract-test:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                               | 75/131 [50:30<1:00:37, 64.96s/it]
extract-test:  58%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                              | 76/131 [51:41<1:01:03, 66.61s/it]
extract-test:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                             | 77/131 [52:36<56:51, 63.17s/it]
extract-test:  60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                            | 78/131 [53:31<53:38, 60.73s/it]
extract-test:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                          | 79/131 [54:33<52:51, 60.99s/it]
extract-test:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                         | 80/131 [55:30<50:49, 59.79s/it]
extract-test:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                       | 81/131 [56:27<49:19, 59.20s/it]
extract-test:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                      | 82/131 [57:32<49:35, 60.73s/it]
extract-test:  63%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                     | 83/131 [58:31<48:11, 60.23s/it]
extract-test:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                   | 84/131 [59:29<46:49, 59.78s/it]
extract-test:  65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                 | 85/131 [1:00:42<48:46, 63.62s/it]
extract-test:  66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                | 86/131 [1:01:37<45:49, 61.10s/it]
extract-test:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                              | 87/131 [1:02:36<44:19, 60.44s/it]
extract-test:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                             | 88/131 [1:03:40<44:09, 61.62s/it]
extract-test:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                           | 89/131 [1:04:39<42:26, 60.63s/it]
extract-test:  69%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                          | 90/131 [1:05:43<42:03, 61.55s/it]
extract-test:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                        | 91/131 [1:06:43<40:44, 61.12s/it]
extract-test:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                       | 92/131 [1:07:38<38:36, 59.39s/it]
extract-test:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                      | 93/131 [1:08:32<36:30, 57.63s/it]
extract-test:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                    | 94/131 [1:09:35<36:35, 59.33s/it]
extract-test:  73%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                   | 95/131 [1:10:37<36:08, 60.22s/it]
extract-test:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                 | 96/131 [1:11:38<35:19, 60.56s/it]
extract-test:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                | 97/131 [1:12:33<33:22, 58.90s/it]
extract-test:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                              | 98/131 [1:13:36<32:54, 59.84s/it]
extract-test:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                             | 99/131 [1:14:39<32:31, 60.99s/it]
extract-test:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                           | 100/131 [1:15:42<31:50, 61.63s/it]
extract-test:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                          | 101/131 [1:16:45<31:01, 62.06s/it]
extract-test:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                         | 102/131 [1:17:44<29:33, 61.14s/it]
extract-test:  79%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                       | 103/131 [1:18:43<28:09, 60.36s/it]
extract-test:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                      | 104/131 [1:19:42<26:59, 59.98s/it]
extract-test:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                    | 105/131 [1:20:43<26:08, 60.32s/it]
extract-test:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                   | 106/131 [1:21:46<25:27, 61.09s/it]
extract-test:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                  | 107/131 [1:22:46<24:21, 60.88s/it]
extract-test:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                | 108/131 [1:23:45<23:02, 60.11s/it]
extract-test:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                               | 109/131 [1:24:34<20:52, 56.93s/it]
extract-test:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                             | 110/131 [1:25:35<20:20, 58.12s/it]
extract-test:  85%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                            | 111/131 [1:26:31<19:11, 57.57s/it]
extract-test:  85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                          | 112/131 [1:27:37<19:00, 60.04s/it]
extract-test:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                         | 113/131 [1:28:38<18:06, 60.36s/it]
extract-test:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                        | 114/131 [1:29:42<17:24, 61.45s/it]
extract-test:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                      | 115/131 [1:30:48<16:42, 62.63s/it]
extract-test:  89%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                     | 116/131 [1:31:45<15:15, 61.01s/it]
extract-test:  89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                   | 117/131 [1:32:55<14:53, 63.86s/it]
extract-test:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                  | 118/131 [1:33:54<13:30, 62.37s/it]
extract-test:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                 | 119/131 [1:35:00<12:40, 63.38s/it]
extract-test:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍               | 120/131 [1:36:00<11:27, 62.47s/it]
extract-test:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉              | 121/131 [1:37:00<10:14, 61.47s/it]
extract-test:  93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎            | 122/131 [1:37:47<08:36, 57.34s/it]
extract-test:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋           | 123/131 [1:38:44<07:37, 57.14s/it]
extract-test:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████          | 124/131 [1:39:42<06:41, 57.33s/it]
extract-test:  95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌        | 125/131 [1:40:46<05:56, 59.48s/it]
extract-test:  96%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉       | 126/131 [1:41:39<04:46, 57.34s/it]
extract-test:  97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎     | 127/131 [1:42:14<03:23, 50.79s/it]
extract-test:  98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊    | 128/131 [1:43:18<02:44, 54.74s/it]
extract-test:  98%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏  | 129/131 [1:44:18<01:52, 56.17s/it]
extract-test:  99%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 130/131 [1:45:25<00:59, 59.70s/it]
extract-test: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 131/131 [1:45:47<00:00, 48.14s/it]
                                                                                                                                                                                                                                                
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/roberta_sst5_parallel.log b/topology/logs/roberta_sst5_parallel.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..fb1df3d9b0fe650bf58ee26b1ab4537e82a81be8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/roberta_sst5_parallel.log
@@ -0,0 +1,8 @@
+/venv/main/lib/python3.12/site-packages/torchmetrics/utilities/imports.py:23: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81.
+  from pkg_resources import DistributionNotFound, get_distribution
+Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 21:01:47,277][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 21:01:48,995][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 21:01:49,184][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+
extract-train:   0%|                                                                                                                                                                                                   | 0/1068 [00:00<?, ?it/s]RobertaSdpaSelfAttention is used but `torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention` does not support non-absolute `position_embedding_type` or `output_attentions=True` or `head_mask`. Falling back to the manual attention implementation, but specifying the manual implementation will be required from Transformers version v5.0.0 onwards. This warning can be removed using the argument `attn_implementation="eager"` when loading the model.
+
extract-train:   0%|▏                                                                                                                                                                                       | 1/1068 [00:48<14:14:44, 48.06s/it]
extract-train:   0%|▎                                                                                                                                                                                       | 2/1068 [01:32<13:35:43, 45.91s/it]
extract-train:   0%|▌                                                                                                                                                                                       | 3/1068 [02:17<13:27:01, 45.47s/it]
extract-train:   0%|▋                                                                                                                                                                                       | 4/1068 [03:06<13:50:43, 46.84s/it]
extract-train:   0%|▊                                                                                                                                                                                       | 5/1068 [03:51<13:38:25, 46.20s/it]
extract-train:   1%|█                                                                                                                                                                                       | 6/1068 [05:01<16:00:48, 54.28s/it]
extract-train:   1%|█▏                                                                                                                                                                                      | 7/1068 [06:21<18:31:51, 62.88s/it]
extract-train:   1%|█▍                                                                                                                                                                                      | 8/1068 [07:46<20:31:57, 69.73s/it]
extract-train:   1%|█▌                                                                                                                                                                                      | 9/1068 [09:06<21:29:45, 73.07s/it]
extract-train:   1%|█▋                                                                                                                                                                                     | 10/1068 [10:21<21:36:10, 73.51s/it]
extract-train:   1%|█▉                                                                                                                                                                                     | 11/1068 [11:04<18:49:33, 64.12s/it]
extract-train:   1%|██                                                                                                                                                                                     | 12/1068 [11:47<16:55:25, 57.69s/it]
extract-train:   1%|██▏                                                                                                                                                                                    | 13/1068 [12:30<15:40:28, 53.49s/it]
extract-train:   1%|██▍                                                                                                                                                                                    | 14/1068 [13:07<14:12:05, 48.51s/it]
extract-train:   1%|██▌                                                                                                                                                                                    | 15/1068 [13:44<13:09:52, 45.01s/it]
extract-train:   1%|██▋                                                                                                                                                                                    | 16/1068 [14:23<12:35:37, 43.10s/it]
extract-train:   2%|██▉                                                                                                                                                                                    | 17/1068 [15:03<12:19:06, 42.19s/it]
extract-train:   2%|███                                                                                                                                                                                    | 18/1068 [15:42<12:02:20, 41.28s/it]
extract-train:   2%|███▎                                                                                                                                                                                   | 19/1068 [16:22<11:55:27, 40.92s/it]
extract-train:   2%|███▍                                                                                                                                                                                   | 20/1068 [17:02<11:49:56, 40.65s/it]
extract-train:   2%|███▌                                                                                                                                                                                   | 21/1068 [17:42<11:43:47, 40.33s/it]
extract-train:   2%|███▊                                                                                                                                                                                   | 22/1068 [18:09<10:34:02, 36.37s/it]
extract-train:   2%|███▉                                                                                                                                                                                    | 23/1068 [18:31<9:19:50, 32.14s/it]
extract-train:   2%|████▏                                                                                                                                                                                   | 24/1068 [18:55<8:36:17, 29.67s/it]
extract-train:   2%|████▎                                                                                                                                                                                   | 25/1068 [19:19<8:07:37, 28.05s/it]
extract-train:   2%|████▍                                                                                                                                                                                   | 26/1068 [19:44<7:46:58, 26.89s/it]
extract-train:   3%|████▋                                                                                                                                                                                   | 27/1068 [20:06<7:24:33, 25.62s/it]
extract-train:   3%|████▊                                                                                                                                                                                   | 28/1068 [20:31<7:16:52, 25.20s/it]
extract-train:   3%|████▉                                                                                                                                                                                   | 29/1068 [20:55<7:10:23, 24.85s/it]
extract-train:   3%|█████▏                                                                                                                                                                                  | 30/1068 [21:18<7:02:32, 24.42s/it]
extract-train:   3%|█████▎                                                                                                                                                                                  | 31/1068 [21:43<7:02:25, 24.44s/it]
extract-train:   3%|█████▌                                                                                                                                                                                  | 32/1068 [22:05<6:53:32, 23.95s/it]
extract-train:   3%|█████▋                                                                                                                                                                                  | 33/1068 [22:31<7:04:39, 24.62s/it]
extract-train:   3%|█████▊                                                                                                                                                                                  | 34/1068 [22:56<7:04:07, 24.61s/it]
extract-train:   3%|██████                                                                                                                                                                                  | 35/1068 [23:22<7:09:01, 24.92s/it]
extract-train:   3%|██████▏                                                                                                                                                                                 | 36/1068 [23:48<7:16:44, 25.39s/it]
extract-train:   3%|██████▎                                                                                                                                                                                 | 37/1068 [24:13<7:13:43, 25.24s/it]
extract-train:   4%|██████▌                                                                                                                                                                                 | 38/1068 [24:37<7:07:37, 24.91s/it]
extract-train:   4%|██████▋                                                                                                                                                                                 | 39/1068 [25:01<7:00:27, 24.52s/it]
extract-train:   4%|██████▉                                                                                                                                                                                 | 40/1068 [25:24<6:52:18, 24.06s/it]
extract-train:   4%|███████                                                                                                                                                                                 | 41/1068 [25:48<6:50:10, 23.96s/it]
extract-train:   4%|███████▏                                                                                                                                                                                | 42/1068 [26:15<7:05:14, 24.87s/it]
extract-train:   4%|███████▍                                                                                                                                                                                | 43/1068 [26:37<6:52:33, 24.15s/it]
extract-train:   4%|███████▌                                                                                                                                                                                | 44/1068 [27:02<6:58:13, 24.50s/it]
extract-train:   4%|███████▊                                                                                                                                                                                | 45/1068 [27:26<6:53:07, 24.23s/it]
extract-train:   4%|███████▉                                                                                                                                                                                | 46/1068 [27:49<6:47:58, 23.95s/it]
extract-train:   4%|████████                                                                                                                                                                                | 47/1068 [28:12<6:43:05, 23.69s/it]
extract-train:   4%|████████▎                                                                                                                                                                               | 48/1068 [28:38<6:51:37, 24.21s/it]
extract-train:   5%|████████▍                                                                                                                                                                               | 49/1068 [29:03<6:56:29, 24.52s/it]
extract-train:   5%|████████▌                                                                                                                                                                               | 50/1068 [29:27<6:52:30, 24.31s/it]
extract-train:   5%|████████▊                                                                                                                                                                               | 51/1068 [29:51<6:52:04, 24.31s/it]
extract-train:   5%|████████▉                                                                                                                                                                               | 52/1068 [30:15<6:47:55, 24.09s/it]
extract-train:   5%|█████████▏                                                                                                                                                                              | 53/1068 [30:40<6:53:30, 24.44s/it]
extract-train:   5%|█████████▎                                                                                                                                                                              | 54/1068 [31:05<6:55:03, 24.56s/it]
extract-train:   5%|█████████▍                                                                                                                                                                              | 55/1068 [31:29<6:51:02, 24.35s/it]
extract-train:   5%|█████████▋                                                                                                                                                                              | 56/1068 [31:53<6:50:10, 24.32s/it]
extract-train:   5%|█████████▊                                                                                                                                                                              | 57/1068 [32:22<7:11:33, 25.61s/it]
extract-train:   5%|█████████▉                                                                                                                                                                              | 58/1068 [32:51<7:28:30, 26.64s/it]
extract-train:   6%|██████████▏                                                                                                                                                                             | 59/1068 [33:17<7:29:06, 26.71s/it]
extract-train:   6%|██████████▎                                                                                                                                                                             | 60/1068 [33:43<7:20:53, 26.24s/it]
extract-train:   6%|██████████▌                                                                                                                                                                             | 61/1068 [34:07<7:13:12, 25.81s/it]
extract-train:   6%|██████████▋                                                                                                                                                                             | 62/1068 [34:33<7:13:47, 25.87s/it]
extract-train:   6%|██████████▊                                                                                                                                                                             | 63/1068 [34:57<7:02:22, 25.22s/it]
extract-train:   6%|███████████                                                                                                                                                                             | 64/1068 [35:21<6:55:17, 24.82s/it]
extract-train:   6%|███████████▏                                                                                                                                                                            | 65/1068 [35:47<6:58:51, 25.06s/it]
extract-train:   6%|███████████▎                                                                                                                                                                            | 66/1068 [36:12<6:59:02, 25.09s/it]
extract-train:   6%|███████████▌                                                                                                                                                                            | 67/1068 [36:34<6:43:56, 24.21s/it]
extract-train:   6%|███████████▋                                                                                                                                                                            | 68/1068 [36:58<6:40:50, 24.05s/it]
extract-train:   6%|███████████▉                                                                                                                                                                            | 69/1068 [37:22<6:40:12, 24.04s/it]
extract-train:   7%|████████████                                                                                                                                                                            | 70/1068 [37:45<6:37:03, 23.87s/it]
extract-train:   7%|████████████▏                                                                                                                                                                           | 71/1068 [38:10<6:40:12, 24.08s/it]
extract-train:   7%|████████████▍                                                                                                                                                                           | 72/1068 [38:33<6:36:04, 23.86s/it]
extract-train:   7%|████████████▌                                                                                                                                                                           | 73/1068 [38:56<6:32:51, 23.69s/it]
extract-train:   7%|████████████▋                                                                                                                                                                           | 74/1068 [39:19<6:27:45, 23.41s/it]
extract-train:   7%|████████████▉                                                                                                                                                                           | 75/1068 [39:42<6:25:00, 23.26s/it]
extract-train:   7%|█████████████                                                                                                                                                                           | 76/1068 [40:05<6:25:29, 23.32s/it]
extract-train:   7%|█████████████▎                                                                                                                                                                          | 77/1068 [40:30<6:31:56, 23.73s/it]
extract-train:   7%|█████████████▍                                                                                                                                                                          | 78/1068 [40:53<6:28:09, 23.52s/it]
extract-train:   7%|█████████████▌                                                                                                                                                                          | 79/1068 [41:16<6:25:59, 23.42s/it]
extract-train:   7%|█████████████▊                                                                                                                                                                          | 80/1068 [41:39<6:23:59, 23.32s/it]
extract-train:   8%|█████████████▉                                                                                                                                                                          | 81/1068 [42:05<6:36:59, 24.13s/it]
extract-train:   8%|██████████████▏                                                                                                                                                                         | 82/1068 [42:29<6:33:49, 23.97s/it]
extract-train:   8%|██████████████▎                                                                                                                                                                         | 83/1068 [42:54<6:39:46, 24.35s/it]
extract-train:   8%|██████████████▍                                                                                                                                                                         | 84/1068 [43:17<6:32:59, 23.96s/it]
extract-train:   8%|██████████████▋                                                                                                                                                                         | 85/1068 [43:43<6:42:14, 24.55s/it]
extract-train:   8%|██████████████▊                                                                                                                                                                         | 86/1068 [44:09<6:47:11, 24.88s/it]
extract-train:   8%|██████████████▉                                                                                                                                                                         | 87/1068 [44:34<6:46:03, 24.84s/it]
extract-train:   8%|███████████████▏                                                                                                                                                                        | 88/1068 [44:57<6:39:41, 24.47s/it]
extract-train:   8%|███████████████▎                                                                                                                                                                        | 89/1068 [45:20<6:31:45, 24.01s/it]
extract-train:   8%|███████████████▌                                                                                                                                                                        | 90/1068 [45:45<6:37:24, 24.38s/it]
extract-train:   9%|███████████████▋                                                                                                                                                                        | 91/1068 [46:09<6:31:40, 24.05s/it]
extract-train:   9%|███████████████▊                                                                                                                                                                        | 92/1068 [46:36<6:45:09, 24.91s/it]
extract-train:   9%|████████████████                                                                                                                                                                        | 93/1068 [46:59<6:36:32, 24.40s/it]
extract-train:   9%|████████████████▏                                                                                                                                                                       | 94/1068 [47:23<6:33:01, 24.21s/it]
extract-train:   9%|████████████████▎                                                                                                                                                                       | 95/1068 [47:46<6:28:33, 23.96s/it]
extract-train:   9%|████████████████▌                                                                                                                                                                       | 96/1068 [48:11<6:34:28, 24.35s/it]
extract-train:   9%|████████████████▋                                                                                                                                                                       | 97/1068 [48:34<6:26:47, 23.90s/it]
extract-train:   9%|████████████████▉                                                                                                                                                                       | 98/1068 [48:58<6:26:02, 23.88s/it]
extract-train:   9%|█████████████████                                                                                                                                                                       | 99/1068 [49:24<6:33:46, 24.38s/it]
extract-train:   9%|█████████████████▏                                                                                                                                                                     | 100/1068 [49:48<6:34:13, 24.43s/it]
extract-train:   9%|█████████████████▎                                                                                                                                                                     | 101/1068 [50:15<6:44:23, 25.09s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▍                                                                                                                                                                     | 102/1068 [50:39<6:39:43, 24.83s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▋                                                                                                                                                                     | 103/1068 [51:02<6:29:28, 24.22s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▊                                                                                                                                                                     | 104/1068 [51:25<6:26:28, 24.05s/it]
extract-train:  10%|█████████████████▉                                                                                                                                                                     | 105/1068 [51:50<6:27:42, 24.16s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▏                                                                                                                                                                    | 106/1068 [52:16<6:38:07, 24.83s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▎                                                                                                                                                                    | 107/1068 [52:44<6:49:57, 25.60s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▌                                                                                                                                                                    | 108/1068 [53:10<6:53:08, 25.82s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▋                                                                                                                                                                    | 109/1068 [53:33<6:39:36, 25.00s/it]
extract-train:  10%|██████████████████▊                                                                                                                                                                    | 110/1068 [53:57<6:36:50, 24.85s/it]
extract-train:  10%|███████████████████                                                                                                                                                                    | 111/1068 [54:23<6:37:38, 24.93s/it]
extract-train:  10%|███████████████████▏                                                                                                                                                                   | 112/1068 [54:48<6:40:08, 25.11s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▎                                                                                                                                                                   | 113/1068 [55:15<6:48:11, 25.65s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▌                                                                                                                                                                   | 114/1068 [55:40<6:43:27, 25.38s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▋                                                                                                                                                                   | 115/1068 [56:04<6:35:25, 24.90s/it]
extract-train:  11%|███████████████████▉                                                                                                                                                                   | 116/1068 [56:29<6:39:52, 25.20s/it]
extract-train:  11%|████████████████████                                                                                                                                                                   | 117/1068 [56:53<6:29:49, 24.59s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▏                                                                                                                                                                  | 118/1068 [57:17<6:28:58, 24.57s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▍                                                                                                                                                                  | 119/1068 [57:42<6:29:09, 24.60s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▌                                                                                                                                                                  | 120/1068 [58:07<6:31:53, 24.80s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▋                                                                                                                                                                  | 121/1068 [58:32<6:32:26, 24.86s/it]
extract-train:  11%|████████████████████▉                                                                                                                                                                  | 122/1068 [58:56<6:27:18, 24.57s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████                                                                                                                                                                  | 123/1068 [59:20<6:26:01, 24.51s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▏                                                                                                                                                                 | 124/1068 [59:46<6:30:04, 24.79s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▏                                                                                                                                                               | 125/1068 [1:00:09<6:22:30, 24.34s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▎                                                                                                                                                               | 126/1068 [1:00:35<6:28:23, 24.74s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▌                                                                                                                                                               | 127/1068 [1:01:01<6:36:39, 25.29s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▋                                                                                                                                                               | 128/1068 [1:01:28<6:41:09, 25.61s/it]
extract-train:  12%|█████████████████████▊                                                                                                                                                               | 129/1068 [1:01:56<6:55:05, 26.52s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████                                                                                                                                                               | 130/1068 [1:02:22<6:49:40, 26.21s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▏                                                                                                                                                              | 131/1068 [1:02:46<6:39:23, 25.57s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▎                                                                                                                                                              | 132/1068 [1:03:08<6:24:49, 24.67s/it]
extract-train:  12%|██████████████████████▌                                                                                                                                                              | 133/1068 [1:03:33<6:23:39, 24.62s/it]
extract-train:  13%|██████████████████████▋                                                                                                                                                              | 134/1068 [1:03:58<6:24:28, 24.70s/it]
extract-train:  13%|██████████████████████▉                                                                                                                                                              | 135/1068 [1:04:23<6:28:13, 24.97s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████                                                                                                                                                              | 136/1068 [1:04:47<6:19:49, 24.45s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▏                                                                                                                                                             | 137/1068 [1:05:12<6:25:29, 24.84s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▍                                                                                                                                                             | 138/1068 [1:05:36<6:18:12, 24.40s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▌                                                                                                                                                             | 139/1068 [1:06:01<6:23:31, 24.77s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▋                                                                                                                                                             | 140/1068 [1:06:26<6:22:47, 24.75s/it]
extract-train:  13%|███████████████████████▉                                                                                                                                                             | 141/1068 [1:06:51<6:24:57, 24.92s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████                                                                                                                                                             | 142/1068 [1:07:16<6:24:07, 24.89s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▏                                                                                                                                                            | 143/1068 [1:07:43<6:30:58, 25.36s/it]
extract-train:  13%|████████████████████████▍                                                                                                                                                            | 144/1068 [1:08:06<6:22:43, 24.85s/it]
extract-train:  14%|████████████████████████▌                                                                                                                                                            | 145/1068 [1:08:31<6:19:24, 24.66s/it]
extract-train:  14%|████████████████████████▋                                                                                                                                                            | 146/1068 [1:08:57<6:25:51, 25.11s/it]
extract-train:  14%|████████████████████████▉                                                                                                                                                            | 147/1068 [1:09:24<6:32:56, 25.60s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████                                                                                                                                                            | 148/1068 [1:09:49<6:34:10, 25.71s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▎                                                                                                                                                           | 149/1068 [1:10:17<6:41:06, 26.19s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▍                                                                                                                                                           | 150/1068 [1:10:42<6:38:23, 26.04s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▌                                                                                                                                                           | 151/1068 [1:11:07<6:31:49, 25.64s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▊                                                                                                                                                           | 152/1068 [1:11:31<6:24:26, 25.18s/it]
extract-train:  14%|█████████████████████████▉                                                                                                                                                           | 153/1068 [1:11:53<6:09:49, 24.25s/it]
extract-train:  14%|██████████████████████████                                                                                                                                                           | 154/1068 [1:12:21<6:24:23, 25.23s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▎                                                                                                                                                          | 155/1068 [1:12:47<6:26:40, 25.41s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▍                                                                                                                                                          | 156/1068 [1:13:12<6:23:33, 25.23s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▌                                                                                                                                                          | 157/1068 [1:13:35<6:16:29, 24.80s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▊                                                                                                                                                          | 158/1068 [1:14:01<6:20:34, 25.09s/it]
extract-train:  15%|██████████████████████████▉                                                                                                                                                          | 159/1068 [1:14:29<6:31:51, 25.87s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████                                                                                                                                                          | 160/1068 [1:14:55<6:35:06, 26.11s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▎                                                                                                                                                         | 161/1068 [1:15:25<6:49:40, 27.10s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▍                                                                                                                                                         | 162/1068 [1:15:51<6:43:14, 26.70s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▌                                                                                                                                                         | 163/1068 [1:16:18<6:46:43, 26.97s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▊                                                                                                                                                         | 164/1068 [1:16:43<6:34:25, 26.18s/it]
extract-train:  15%|███████████████████████████▉                                                                                                                                                         | 165/1068 [1:17:10<6:38:07, 26.45s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▏                                                                                                                                                        | 166/1068 [1:17:37<6:40:18, 26.63s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▎                                                                                                                                                        | 167/1068 [1:18:03<6:36:41, 26.42s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▍                                                                                                                                                        | 168/1068 [1:18:29<6:34:32, 26.30s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▋                                                                                                                                                        | 169/1068 [1:18:51<6:16:37, 25.14s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▊                                                                                                                                                        | 170/1068 [1:19:15<6:10:03, 24.73s/it]
extract-train:  16%|████████████████████████████▉                                                                                                                                                        | 171/1068 [1:19:39<6:05:45, 24.47s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▏                                                                                                                                                       | 172/1068 [1:20:02<5:58:02, 23.98s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▎                                                                                                                                                       | 173/1068 [1:20:26<5:59:49, 24.12s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▍                                                                                                                                                       | 174/1068 [1:20:50<5:58:45, 24.08s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▋                                                                                                                                                       | 175/1068 [1:21:14<5:57:19, 24.01s/it]
extract-train:  16%|█████████████████████████████▊                                                                                                                                                       | 176/1068 [1:21:40<6:06:23, 24.65s/it]
extract-train:  17%|█████████████████████████████▉                                                                                                                                                       | 177/1068 [1:22:02<5:54:32, 23.88s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▏                                                                                                                                                      | 178/1068 [1:22:30<6:11:27, 25.04s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▎                                                                                                                                                      | 179/1068 [1:22:54<6:05:26, 24.66s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▌                                                                                                                                                      | 180/1068 [1:23:18<6:05:02, 24.67s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▋                                                                                                                                                      | 181/1068 [1:23:47<6:22:48, 25.90s/it]
extract-train:  17%|██████████████████████████████▊                                                                                                                                                      | 182/1068 [1:24:15<6:29:38, 26.39s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████                                                                                                                                                      | 183/1068 [1:24:42<6:33:05, 26.65s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▏                                                                                                                                                     | 184/1068 [1:25:07<6:24:36, 26.11s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▎                                                                                                                                                     | 185/1068 [1:25:32<6:19:05, 25.76s/it]
extract-train:  17%|███████████████████████████████▌                                                                                                                                                     | 186/1068 [1:25:54<6:05:47, 24.88s/it]
extract-train:  18%|███████████████████████████████▋                                                                                                                                                     | 187/1068 [1:26:18<5:59:23, 24.48s/it]
extract-train:  18%|███████████████████████████████▊                                                                                                                                                     | 188/1068 [1:26:43<6:01:46, 24.67s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████                                                                                                                                                     | 189/1068 [1:27:08<6:03:56, 24.84s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▏                                                                                                                                                    | 190/1068 [1:27:32<5:58:06, 24.47s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▎                                                                                                                                                    | 191/1068 [1:27:57<5:59:54, 24.62s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▌                                                                                                                                                    | 192/1068 [1:28:21<5:55:24, 24.34s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▋                                                                                                                                                    | 193/1068 [1:28:45<5:55:32, 24.38s/it]
extract-train:  18%|████████████████████████████████▉                                                                                                                                                    | 194/1068 [1:29:11<6:03:47, 24.97s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████                                                                                                                                                    | 195/1068 [1:29:35<5:57:28, 24.57s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▏                                                                                                                                                   | 196/1068 [1:29:58<5:51:43, 24.20s/it]
extract-train:  18%|█████████████████████████████████▍                                                                                                                                                   | 197/1068 [1:30:26<6:06:36, 25.25s/it]
extract-train:  19%|█████████████████████████████████▌                                                                                                                                                   | 198/1068 [1:30:50<6:00:52, 24.89s/it]
extract-train:  19%|█████████████████████████████████▋                                                                                                                                                   | 199/1068 [1:31:15<5:58:56, 24.78s/it]
extract-train:  19%|█████████████████████████████████▉                                                                                                                                                   | 200/1068 [1:31:42<6:11:07, 25.65s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████                                                                                                                                                   | 201/1068 [1:32:07<6:06:20, 25.35s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▏                                                                                                                                                  | 202/1068 [1:32:32<6:05:59, 25.36s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▍                                                                                                                                                  | 203/1068 [1:33:00<6:14:44, 25.99s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▌                                                                                                                                                  | 204/1068 [1:33:22<5:59:40, 24.98s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▋                                                                                                                                                  | 205/1068 [1:33:45<5:50:38, 24.38s/it]
extract-train:  19%|██████████████████████████████████▉                                                                                                                                                  | 206/1068 [1:34:09<5:46:12, 24.10s/it]
extract-train:  19%|███████████████████████████████████                                                                                                                                                  | 207/1068 [1:34:34<5:50:36, 24.43s/it]
extract-train:  19%|███████████████████████████████████▎                                                                                                                                                 | 208/1068 [1:34:58<5:45:51, 24.13s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▍                                                                                                                                                 | 209/1068 [1:35:22<5:48:52, 24.37s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▌                                                                                                                                                 | 210/1068 [1:35:48<5:52:33, 24.65s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▊                                                                                                                                                 | 211/1068 [1:36:13<5:53:34, 24.75s/it]
extract-train:  20%|███████████████████████████████████▉                                                                                                                                                 | 212/1068 [1:36:41<6:08:29, 25.83s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████                                                                                                                                                 | 213/1068 [1:37:06<6:04:28, 25.58s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▎                                                                                                                                                | 214/1068 [1:37:31<6:01:10, 25.38s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▍                                                                                                                                                | 215/1068 [1:37:55<5:56:02, 25.04s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▌                                                                                                                                                | 216/1068 [1:38:24<6:10:15, 26.07s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▊                                                                                                                                                | 217/1068 [1:38:49<6:08:02, 25.95s/it]
extract-train:  20%|████████████████████████████████████▉                                                                                                                                                | 218/1068 [1:39:15<6:06:04, 25.84s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████                                                                                                                                                | 219/1068 [1:39:42<6:11:54, 26.28s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▎                                                                                                                                               | 220/1068 [1:40:06<6:01:35, 25.58s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▍                                                                                                                                               | 221/1068 [1:40:30<5:53:37, 25.05s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▌                                                                                                                                               | 222/1068 [1:40:52<5:40:01, 24.12s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▊                                                                                                                                               | 223/1068 [1:41:16<5:41:14, 24.23s/it]
extract-train:  21%|█████████████████████████████████████▉                                                                                                                                               | 224/1068 [1:41:42<5:45:33, 24.57s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▏                                                                                                                                              | 225/1068 [1:42:08<5:50:36, 24.95s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▎                                                                                                                                              | 226/1068 [1:42:33<5:49:53, 24.93s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▍                                                                                                                                              | 227/1068 [1:42:56<5:44:51, 24.60s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▋                                                                                                                                              | 228/1068 [1:43:22<5:50:10, 25.01s/it]
extract-train:  21%|██████████████████████████████████████▊                                                                                                                                              | 229/1068 [1:43:46<5:43:31, 24.57s/it]
extract-train:  22%|██████████████████████████████████████▉                                                                                                                                              | 230/1068 [1:44:09<5:36:23, 24.09s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▏                                                                                                                                             | 231/1068 [1:44:34<5:40:46, 24.43s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▎                                                                                                                                             | 232/1068 [1:44:56<5:31:45, 23.81s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▍                                                                                                                                             | 233/1068 [1:45:19<5:26:37, 23.47s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▋                                                                                                                                             | 234/1068 [1:45:44<5:30:59, 23.81s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▊                                                                                                                                             | 235/1068 [1:46:07<5:27:12, 23.57s/it]
extract-train:  22%|███████████████████████████████████████▉                                                                                                                                             | 236/1068 [1:46:32<5:33:25, 24.04s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                            | 237/1068 [1:46:54<5:26:39, 23.59s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                            | 238/1068 [1:47:21<5:37:15, 24.38s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                            | 239/1068 [1:47:45<5:38:06, 24.47s/it]
extract-train:  22%|████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                            | 240/1068 [1:48:11<5:41:23, 24.74s/it]
extract-train:  23%|████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                            | 241/1068 [1:48:34<5:34:10, 24.24s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████                                                                                                                                            | 242/1068 [1:48:59<5:38:56, 24.62s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                           | 243/1068 [1:49:25<5:42:36, 24.92s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                           | 244/1068 [1:49:51<5:46:25, 25.23s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                           | 245/1068 [1:50:16<5:46:55, 25.29s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                           | 246/1068 [1:50:40<5:40:22, 24.85s/it]
extract-train:  23%|█████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                           | 247/1068 [1:51:08<5:50:39, 25.63s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████                                                                                                                                           | 248/1068 [1:51:30<5:36:29, 24.62s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                          | 249/1068 [1:51:53<5:31:21, 24.28s/it]
extract-train:  23%|██████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                          | 250/1068 [1:52:17<5:26:34, 23.95s/it]
extract-train:  24%|██████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                          | 251/1068 [1:52:42<5:30:52, 24.30s/it]
extract-train:  24%|██████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                          | 252/1068 [1:53:06<5:32:36, 24.46s/it]
extract-train:  24%|██████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                          | 253/1068 [1:53:33<5:39:59, 25.03s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████                                                                                                                                          | 254/1068 [1:53:59<5:44:03, 25.36s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                         | 255/1068 [1:54:23<5:39:36, 25.06s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                         | 256/1068 [1:54:48<5:36:30, 24.86s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                         | 257/1068 [1:55:08<5:19:34, 23.64s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                         | 258/1068 [1:55:32<5:20:16, 23.72s/it]
extract-train:  24%|███████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                         | 259/1068 [1:55:57<5:22:39, 23.93s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████                                                                                                                                         | 260/1068 [1:56:24<5:36:28, 24.99s/it]
extract-train:  24%|████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                        | 261/1068 [1:56:47<5:27:46, 24.37s/it]
extract-train:  25%|████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                        | 262/1068 [1:57:12<5:28:52, 24.48s/it]
extract-train:  25%|████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                        | 263/1068 [1:57:34<5:18:47, 23.76s/it]
extract-train:  25%|████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                        | 264/1068 [1:58:01<5:31:22, 24.73s/it]
extract-train:  25%|████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                        | 265/1068 [1:58:24<5:24:20, 24.23s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████                                                                                                                                        | 266/1068 [1:58:48<5:21:57, 24.09s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                       | 267/1068 [1:59:12<5:21:32, 24.09s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                       | 268/1068 [1:59:35<5:18:29, 23.89s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                       | 269/1068 [2:00:00<5:20:42, 24.08s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                       | 270/1068 [2:00:26<5:27:56, 24.66s/it]
extract-train:  25%|█████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                       | 271/1068 [2:00:50<5:25:45, 24.52s/it]
extract-train:  25%|██████████████████████████████████████████████                                                                                                                                       | 272/1068 [2:01:15<5:25:01, 24.50s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                      | 273/1068 [2:01:39<5:25:03, 24.53s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                      | 274/1068 [2:02:01<5:15:22, 23.83s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                      | 275/1068 [2:02:27<5:21:39, 24.34s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                      | 276/1068 [2:02:49<5:13:54, 23.78s/it]
extract-train:  26%|██████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                      | 277/1068 [2:03:12<5:07:16, 23.31s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████                                                                                                                                      | 278/1068 [2:03:34<5:02:11, 22.95s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                     | 279/1068 [2:03:59<5:12:21, 23.75s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                     | 280/1068 [2:04:24<5:14:45, 23.97s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                     | 281/1068 [2:04:48<5:14:02, 23.94s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                     | 282/1068 [2:05:11<5:10:19, 23.69s/it]
extract-train:  26%|███████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                     | 283/1068 [2:05:35<5:12:10, 23.86s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                    | 284/1068 [2:06:00<5:18:05, 24.34s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                    | 285/1068 [2:06:24<5:14:13, 24.08s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                    | 286/1068 [2:06:49<5:17:15, 24.34s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                    | 287/1068 [2:07:14<5:21:40, 24.71s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                    | 288/1068 [2:07:42<5:31:16, 25.48s/it]
extract-train:  27%|████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                    | 289/1068 [2:08:07<5:31:01, 25.50s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                   | 290/1068 [2:08:30<5:18:49, 24.59s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                   | 291/1068 [2:08:55<5:21:15, 24.81s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                                   | 292/1068 [2:09:22<5:30:18, 25.54s/it]
extract-train:  27%|█████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                   | 293/1068 [2:09:47<5:25:29, 25.20s/it]
extract-train:  28%|█████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                   | 294/1068 [2:10:12<5:24:09, 25.13s/it]
extract-train:  28%|█████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                   | 295/1068 [2:10:36<5:21:45, 24.97s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                  | 296/1068 [2:11:01<5:19:49, 24.86s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                  | 297/1068 [2:11:26<5:19:16, 24.85s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                  | 298/1068 [2:11:49<5:13:14, 24.41s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                  | 299/1068 [2:12:11<5:04:38, 23.77s/it]
extract-train:  28%|██████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                  | 300/1068 [2:12:34<5:01:12, 23.53s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                  | 301/1068 [2:12:57<4:56:44, 23.21s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                 | 302/1068 [2:13:22<5:04:10, 23.83s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                 | 303/1068 [2:13:45<5:01:58, 23.68s/it]
extract-train:  28%|███████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                 | 304/1068 [2:14:08<4:58:09, 23.42s/it]
extract-train:  29%|███████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                 | 305/1068 [2:14:34<5:08:06, 24.23s/it]
extract-train:  29%|███████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                                 | 306/1068 [2:15:00<5:13:13, 24.66s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                 | 307/1068 [2:15:25<5:15:56, 24.91s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                                | 308/1068 [2:15:48<5:06:54, 24.23s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                                | 309/1068 [2:16:10<4:57:47, 23.54s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                                | 310/1068 [2:16:32<4:52:55, 23.19s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                                | 311/1068 [2:16:58<5:03:21, 24.04s/it]
extract-train:  29%|████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                                | 312/1068 [2:17:22<5:01:10, 23.90s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                                | 313/1068 [2:17:47<5:06:11, 24.33s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                               | 314/1068 [2:18:11<5:04:50, 24.26s/it]
extract-train:  29%|█████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                               | 315/1068 [2:18:36<5:03:35, 24.19s/it]
extract-train:  30%|█████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                               | 316/1068 [2:19:01<5:06:58, 24.49s/it]
extract-train:  30%|█████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                               | 317/1068 [2:19:25<5:05:52, 24.44s/it]
extract-train:  30%|█████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                               | 318/1068 [2:19:49<5:02:51, 24.23s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                               | 319/1068 [2:20:13<5:02:18, 24.22s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                              | 320/1068 [2:20:38<5:03:42, 24.36s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                              | 321/1068 [2:21:01<5:00:25, 24.13s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                              | 322/1068 [2:21:26<5:01:16, 24.23s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                              | 323/1068 [2:21:49<4:58:43, 24.06s/it]
extract-train:  30%|██████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                              | 324/1068 [2:22:17<5:11:47, 25.14s/it]
extract-train:  30%|███████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                              | 325/1068 [2:22:41<5:06:15, 24.73s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                             | 326/1068 [2:23:05<5:03:59, 24.58s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                             | 327/1068 [2:23:27<4:53:01, 23.73s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                             | 328/1068 [2:23:52<4:58:58, 24.24s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                             | 329/1068 [2:24:16<4:57:16, 24.14s/it]
extract-train:  31%|███████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                             | 330/1068 [2:24:44<5:09:23, 25.15s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                             | 331/1068 [2:25:07<5:01:11, 24.52s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                            | 332/1068 [2:25:32<5:04:03, 24.79s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                            | 333/1068 [2:25:55<4:58:15, 24.35s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                            | 334/1068 [2:26:21<5:01:31, 24.65s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                            | 335/1068 [2:26:45<4:58:24, 24.43s/it]
extract-train:  31%|████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                            | 336/1068 [2:27:09<4:58:50, 24.50s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                            | 337/1068 [2:27:34<4:59:36, 24.59s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                           | 338/1068 [2:28:01<5:08:36, 25.36s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                           | 339/1068 [2:28:32<5:25:56, 26.83s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                           | 340/1068 [2:29:01<5:33:50, 27.51s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                           | 341/1068 [2:29:27<5:29:42, 27.21s/it]
extract-train:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                           | 342/1068 [2:29:53<5:25:00, 26.86s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                          | 343/1068 [2:30:19<5:20:43, 26.54s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                          | 344/1068 [2:30:46<5:21:05, 26.61s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                          | 345/1068 [2:31:14<5:27:32, 27.18s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                          | 346/1068 [2:31:41<5:23:57, 26.92s/it]
extract-train:  32%|██████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                          | 347/1068 [2:32:05<5:13:00, 26.05s/it]
extract-train:  33%|██████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                          | 348/1068 [2:32:28<5:03:49, 25.32s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                         | 349/1068 [2:32:52<4:58:31, 24.91s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                         | 350/1068 [2:33:16<4:52:25, 24.44s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                         | 351/1068 [2:33:40<4:50:40, 24.32s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                         | 352/1068 [2:34:04<4:49:27, 24.26s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                         | 353/1068 [2:34:30<4:54:43, 24.73s/it]
extract-train:  33%|███████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                         | 354/1068 [2:34:52<4:45:35, 24.00s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                        | 355/1068 [2:35:16<4:47:19, 24.18s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                        | 356/1068 [2:35:41<4:48:42, 24.33s/it]
extract-train:  33%|████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                        | 357/1068 [2:36:07<4:53:32, 24.77s/it]
extract-train:  34%|████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                        | 358/1068 [2:36:32<4:53:31, 24.80s/it]
extract-train:  34%|████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                        | 359/1068 [2:36:56<4:50:33, 24.59s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                        | 360/1068 [2:37:19<4:44:03, 24.07s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                       | 361/1068 [2:37:44<4:49:06, 24.54s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                       | 362/1068 [2:38:10<4:52:49, 24.89s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                       | 363/1068 [2:38:34<4:48:51, 24.58s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                       | 364/1068 [2:38:57<4:44:21, 24.24s/it]
extract-train:  34%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                       | 365/1068 [2:39:22<4:46:27, 24.45s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                       | 366/1068 [2:39:47<4:45:44, 24.42s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                      | 367/1068 [2:40:12<4:48:11, 24.67s/it]
extract-train:  34%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                      | 368/1068 [2:40:38<4:53:37, 25.17s/it]
extract-train:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                      | 369/1068 [2:41:04<4:54:43, 25.30s/it]
extract-train:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                      | 370/1068 [2:41:29<4:52:35, 25.15s/it]
extract-train:  35%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                      | 371/1068 [2:41:53<4:50:43, 25.03s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                      | 372/1068 [2:42:17<4:46:49, 24.73s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                     | 373/1068 [2:42:41<4:44:07, 24.53s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                     | 374/1068 [2:43:06<4:45:25, 24.68s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                     | 375/1068 [2:43:31<4:43:14, 24.52s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                     | 376/1068 [2:43:54<4:38:46, 24.17s/it]
extract-train:  35%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                     | 377/1068 [2:44:20<4:43:02, 24.58s/it]
extract-train:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                     | 378/1068 [2:44:42<4:35:53, 23.99s/it]
extract-train:  35%|████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                    | 379/1068 [2:45:05<4:32:40, 23.75s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                    | 380/1068 [2:45:28<4:28:41, 23.43s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                    | 381/1068 [2:45:54<4:36:10, 24.12s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                    | 382/1068 [2:46:18<4:36:18, 24.17s/it]
extract-train:  36%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                    | 383/1068 [2:46:44<4:42:17, 24.73s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                    | 384/1068 [2:47:09<4:41:19, 24.68s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                   | 385/1068 [2:47:33<4:38:12, 24.44s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                   | 386/1068 [2:47:58<4:39:42, 24.61s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                   | 387/1068 [2:48:21<4:34:39, 24.20s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                   | 388/1068 [2:48:46<4:37:11, 24.46s/it]
extract-train:  36%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                   | 389/1068 [2:49:09<4:32:37, 24.09s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                   | 390/1068 [2:49:33<4:31:21, 24.01s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                  | 391/1068 [2:49:58<4:33:13, 24.22s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                  | 392/1068 [2:50:20<4:27:48, 23.77s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                  | 393/1068 [2:50:47<4:35:46, 24.51s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                  | 394/1068 [2:51:11<4:34:51, 24.47s/it]
extract-train:  37%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                  | 395/1068 [2:51:36<4:36:02, 24.61s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                                  | 396/1068 [2:52:01<4:36:06, 24.65s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                 | 397/1068 [2:52:24<4:29:52, 24.13s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                 | 398/1068 [2:52:48<4:30:21, 24.21s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                                 | 399/1068 [2:53:14<4:35:42, 24.73s/it]
extract-train:  37%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                 | 400/1068 [2:53:40<4:41:25, 25.28s/it]
extract-train:  38%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                 | 401/1068 [2:54:10<4:54:34, 26.50s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                                | 402/1068 [2:54:36<4:54:11, 26.50s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                                | 403/1068 [2:55:03<4:54:06, 26.54s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                                | 404/1068 [2:55:29<4:53:36, 26.53s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                                | 405/1068 [2:55:56<4:52:57, 26.51s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                                | 406/1068 [2:56:19<4:42:40, 25.62s/it]
extract-train:  38%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                                | 407/1068 [2:56:45<4:41:45, 25.58s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                               | 408/1068 [2:57:09<4:35:49, 25.07s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                               | 409/1068 [2:57:32<4:30:10, 24.60s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                               | 410/1068 [2:57:54<4:21:12, 23.82s/it]
extract-train:  38%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                               | 411/1068 [2:58:17<4:17:40, 23.53s/it]
extract-train:  39%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                               | 412/1068 [2:58:45<4:30:05, 24.70s/it]
extract-train:  39%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                               | 413/1068 [2:59:09<4:28:33, 24.60s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                              | 414/1068 [2:59:34<4:28:56, 24.67s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                              | 415/1068 [2:59:59<4:29:35, 24.77s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                              | 416/1068 [3:00:22<4:25:25, 24.43s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                              | 417/1068 [3:00:45<4:18:48, 23.85s/it]
extract-train:  39%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                              | 418/1068 [3:01:10<4:22:40, 24.25s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                              | 419/1068 [3:01:33<4:18:59, 23.94s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                             | 420/1068 [3:01:57<4:18:17, 23.92s/it]
extract-train:  39%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                             | 421/1068 [3:02:20<4:13:57, 23.55s/it]
extract-train:  40%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                             | 422/1068 [3:02:44<4:14:00, 23.59s/it]
extract-train:  40%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                             | 423/1068 [3:03:06<4:10:27, 23.30s/it]
extract-train:  40%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                             | 424/1068 [3:03:30<4:11:05, 23.39s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                             | 425/1068 [3:03:56<4:18:50, 24.15s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                            | 426/1068 [3:04:19<4:15:37, 23.89s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                            | 427/1068 [3:04:42<4:13:34, 23.74s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                            | 428/1068 [3:05:05<4:10:02, 23.44s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                            | 429/1068 [3:05:30<4:14:11, 23.87s/it]
extract-train:  40%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                            | 430/1068 [3:05:53<4:11:52, 23.69s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                            | 431/1068 [3:06:17<4:11:31, 23.69s/it]
extract-train:  40%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                           | 432/1068 [3:06:42<4:14:41, 24.03s/it]
extract-train:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                           | 433/1068 [3:07:07<4:17:03, 24.29s/it]
extract-train:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                           | 434/1068 [3:07:27<4:04:34, 23.15s/it]
extract-train:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                           | 435/1068 [3:07:49<4:01:06, 22.85s/it]
extract-train:  41%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                           | 436/1068 [3:08:15<4:09:17, 23.67s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                           | 437/1068 [3:08:39<4:10:26, 23.81s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                          | 438/1068 [3:09:04<4:12:15, 24.02s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                          | 439/1068 [3:09:28<4:11:53, 24.03s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                          | 440/1068 [3:09:53<4:16:03, 24.46s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                          | 441/1068 [3:10:19<4:19:02, 24.79s/it]
extract-train:  41%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                          | 442/1068 [3:10:41<4:11:36, 24.12s/it]
extract-train:  41%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                          | 443/1068 [3:11:06<4:12:57, 24.28s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                         | 444/1068 [3:11:29<4:08:58, 23.94s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                         | 445/1068 [3:11:50<3:59:01, 23.02s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                         | 446/1068 [3:12:13<3:57:38, 22.92s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                         | 447/1068 [3:12:36<3:59:49, 23.17s/it]
extract-train:  42%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                         | 448/1068 [3:13:00<3:59:58, 23.22s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                         | 449/1068 [3:13:24<4:03:37, 23.61s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                        | 450/1068 [3:13:46<3:58:27, 23.15s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                        | 451/1068 [3:14:13<4:09:02, 24.22s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                        | 452/1068 [3:14:37<4:08:47, 24.23s/it]
extract-train:  42%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                        | 453/1068 [3:15:00<4:03:31, 23.76s/it]
extract-train:  43%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                        | 454/1068 [3:15:22<3:59:17, 23.38s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                        | 455/1068 [3:15:46<3:58:13, 23.32s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                       | 456/1068 [3:16:11<4:03:30, 23.87s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                       | 457/1068 [3:16:34<4:01:56, 23.76s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                       | 458/1068 [3:17:01<4:10:02, 24.59s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                       | 459/1068 [3:17:25<4:09:08, 24.55s/it]
extract-train:  43%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                       | 460/1068 [3:17:47<4:01:40, 23.85s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                      | 461/1068 [3:18:12<4:04:37, 24.18s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                      | 462/1068 [3:18:36<4:01:57, 23.96s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                      | 463/1068 [3:19:00<4:01:43, 23.97s/it]
extract-train:  43%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                      | 464/1068 [3:19:25<4:04:54, 24.33s/it]
extract-train:  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                      | 465/1068 [3:19:47<3:58:58, 23.78s/it]
extract-train:  44%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                      | 466/1068 [3:20:10<3:54:34, 23.38s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                     | 467/1068 [3:20:34<3:55:27, 23.51s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                     | 468/1068 [3:21:00<4:02:41, 24.27s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                     | 469/1068 [3:21:22<3:57:26, 23.78s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                     | 470/1068 [3:21:48<4:01:39, 24.25s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                     | 471/1068 [3:22:11<3:58:04, 23.93s/it]
extract-train:  44%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                     | 472/1068 [3:22:35<3:56:49, 23.84s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                    | 473/1068 [3:23:01<4:03:18, 24.54s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                    | 474/1068 [3:23:25<4:02:05, 24.45s/it]
extract-train:  44%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                    | 475/1068 [3:23:50<4:03:06, 24.60s/it]
extract-train:  45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                    | 476/1068 [3:24:13<3:57:37, 24.08s/it]
extract-train:  45%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                    | 477/1068 [3:24:36<3:55:32, 23.91s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                    | 478/1068 [3:25:00<3:55:05, 23.91s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                   | 479/1068 [3:25:25<3:56:21, 24.08s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                   | 480/1068 [3:25:48<3:54:14, 23.90s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                   | 481/1068 [3:26:09<3:46:06, 23.11s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                   | 482/1068 [3:26:33<3:46:56, 23.24s/it]
extract-train:  45%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                   | 483/1068 [3:26:56<3:46:52, 23.27s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                   | 484/1068 [3:27:23<3:56:50, 24.33s/it]
extract-train:  45%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                  | 485/1068 [3:27:49<4:02:14, 24.93s/it]
extract-train:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                                  | 486/1068 [3:28:15<4:02:30, 25.00s/it]
extract-train:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                  | 487/1068 [3:28:40<4:01:48, 24.97s/it]
extract-train:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                  | 488/1068 [3:29:03<3:56:35, 24.48s/it]
extract-train:  46%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                                  | 489/1068 [3:29:31<4:06:15, 25.52s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                  | 490/1068 [3:29:55<4:01:03, 25.02s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                 | 491/1068 [3:30:20<4:01:27, 25.11s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                 | 492/1068 [3:30:52<4:21:57, 27.29s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                 | 493/1068 [3:31:24<4:35:12, 28.72s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                 | 494/1068 [3:31:53<4:34:19, 28.68s/it]
extract-train:  46%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                 | 495/1068 [3:32:17<4:20:07, 27.24s/it]
extract-train:  46%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                 | 496/1068 [3:32:43<4:17:03, 26.96s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                                | 497/1068 [3:33:07<4:08:15, 26.09s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                                | 498/1068 [3:33:31<4:00:29, 25.32s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                                | 499/1068 [3:33:55<3:56:31, 24.94s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                                | 500/1068 [3:34:19<3:55:23, 24.87s/it]
extract-train:  47%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                                | 501/1068 [3:34:41<3:45:48, 23.89s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                                | 502/1068 [3:35:05<3:44:42, 23.82s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                               | 503/1068 [3:35:29<3:44:26, 23.83s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                               | 504/1068 [3:35:53<3:46:26, 24.09s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                               | 505/1068 [3:36:19<3:49:55, 24.50s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                               | 506/1068 [3:36:42<3:45:46, 24.10s/it]
extract-train:  47%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                               | 507/1068 [3:37:06<3:44:31, 24.01s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                               | 508/1068 [3:37:31<3:48:02, 24.43s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                              | 509/1068 [3:37:57<3:51:01, 24.80s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                              | 510/1068 [3:38:22<3:51:02, 24.84s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                              | 511/1068 [3:38:45<3:47:33, 24.51s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                              | 512/1068 [3:39:10<3:46:14, 24.41s/it]
extract-train:  48%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                              | 513/1068 [3:39:32<3:41:05, 23.90s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                              | 514/1068 [3:39:59<3:47:32, 24.64s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                             | 515/1068 [3:40:25<3:50:44, 25.03s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                             | 516/1068 [3:40:48<3:46:04, 24.57s/it]
extract-train:  48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                             | 517/1068 [3:41:13<3:46:17, 24.64s/it]
extract-train:  49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                             | 518/1068 [3:41:37<3:43:33, 24.39s/it]
extract-train:  49%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                             | 519/1068 [3:42:01<3:42:56, 24.37s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                            | 520/1068 [3:42:24<3:37:34, 23.82s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                            | 521/1068 [3:42:50<3:43:53, 24.56s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                            | 522/1068 [3:43:15<3:43:40, 24.58s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                            | 523/1068 [3:43:38<3:40:07, 24.23s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                            | 524/1068 [3:44:02<3:38:16, 24.07s/it]
extract-train:  49%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                            | 525/1068 [3:44:25<3:36:31, 23.93s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                           | 526/1068 [3:44:48<3:32:07, 23.48s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                           | 527/1068 [3:45:10<3:29:15, 23.21s/it]
extract-train:  49%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                           | 528/1068 [3:45:33<3:28:12, 23.13s/it]
extract-train:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                           | 529/1068 [3:45:59<3:34:24, 23.87s/it]
extract-train:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                           | 530/1068 [3:46:22<3:32:49, 23.74s/it]
extract-train:  50%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                           | 531/1068 [3:46:46<3:33:14, 23.83s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                          | 532/1068 [3:47:10<3:31:55, 23.72s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                          | 533/1068 [3:47:33<3:29:51, 23.54s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                          | 534/1068 [3:47:54<3:24:12, 22.95s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                          | 535/1068 [3:48:19<3:28:09, 23.43s/it]
extract-train:  50%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                          | 536/1068 [3:48:45<3:33:35, 24.09s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                          | 537/1068 [3:49:10<3:35:53, 24.40s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                         | 538/1068 [3:49:33<3:32:56, 24.11s/it]
extract-train:  50%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                         | 539/1068 [3:49:57<3:31:53, 24.03s/it]
extract-train:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                         | 540/1068 [3:50:19<3:25:13, 23.32s/it]
extract-train:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                         | 541/1068 [3:50:43<3:26:39, 23.53s/it]
extract-train:  51%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                         | 542/1068 [3:51:07<3:27:36, 23.68s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                         | 543/1068 [3:51:29<3:23:11, 23.22s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                        | 544/1068 [3:51:53<3:24:25, 23.41s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                        | 545/1068 [3:52:19<3:31:44, 24.29s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                        | 546/1068 [3:52:44<3:32:12, 24.39s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                        | 547/1068 [3:53:11<3:38:40, 25.18s/it]
extract-train:  51%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                        | 548/1068 [3:53:36<3:38:29, 25.21s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                        | 549/1068 [3:54:00<3:34:42, 24.82s/it]
extract-train:  51%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                       | 550/1068 [3:54:26<3:37:06, 25.15s/it]
extract-train:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                       | 551/1068 [3:54:52<3:37:59, 25.30s/it]
extract-train:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                       | 552/1068 [3:55:16<3:34:20, 24.92s/it]
extract-train:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                       | 553/1068 [3:55:40<3:33:46, 24.91s/it]
extract-train:  52%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                       | 554/1068 [3:56:06<3:34:49, 25.08s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                       | 555/1068 [3:56:30<3:31:25, 24.73s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                      | 556/1068 [3:56:53<3:25:51, 24.12s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                      | 557/1068 [3:57:17<3:26:10, 24.21s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                      | 558/1068 [3:57:40<3:21:55, 23.76s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                      | 559/1068 [3:58:05<3:26:02, 24.29s/it]
extract-train:  52%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                      | 560/1068 [3:58:29<3:24:44, 24.18s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                      | 561/1068 [3:58:53<3:23:01, 24.03s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                     | 562/1068 [3:59:16<3:20:21, 23.76s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                     | 563/1068 [3:59:41<3:24:31, 24.30s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                     | 564/1068 [4:00:08<3:28:30, 24.82s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                     | 565/1068 [4:00:31<3:25:40, 24.53s/it]
extract-train:  53%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                     | 566/1068 [4:00:57<3:28:26, 24.91s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                     | 567/1068 [4:01:18<3:17:36, 23.67s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                    | 568/1068 [4:01:42<3:18:22, 23.80s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                    | 569/1068 [4:02:06<3:17:39, 23.77s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                    | 570/1068 [4:02:31<3:20:21, 24.14s/it]
extract-train:  53%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                    | 571/1068 [4:02:56<3:21:54, 24.38s/it]
extract-train:  54%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                    | 572/1068 [4:03:20<3:20:15, 24.23s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                    | 573/1068 [4:03:43<3:19:01, 24.12s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                   | 574/1068 [4:04:06<3:15:34, 23.75s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                   | 575/1068 [4:04:30<3:14:44, 23.70s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                                   | 576/1068 [4:04:52<3:09:16, 23.08s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                   | 577/1068 [4:05:17<3:14:59, 23.83s/it]
extract-train:  54%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                   | 578/1068 [4:05:41<3:14:24, 23.80s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                  | 579/1068 [4:06:08<3:22:28, 24.84s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                  | 580/1068 [4:06:33<3:22:14, 24.87s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                  | 581/1068 [4:06:58<3:22:39, 24.97s/it]
extract-train:  54%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                  | 582/1068 [4:07:25<3:26:19, 25.47s/it]
extract-train:  55%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                  | 583/1068 [4:07:49<3:23:09, 25.13s/it]
extract-train:  55%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                  | 584/1068 [4:08:13<3:18:27, 24.60s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                 | 585/1068 [4:08:37<3:16:48, 24.45s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                 | 586/1068 [4:09:01<3:16:30, 24.46s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                 | 587/1068 [4:09:23<3:10:55, 23.82s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                 | 588/1068 [4:09:46<3:07:47, 23.47s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                 | 589/1068 [4:10:10<3:08:14, 23.58s/it]
extract-train:  55%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                                 | 590/1068 [4:10:32<3:03:46, 23.07s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                                | 591/1068 [4:10:55<3:04:33, 23.22s/it]
extract-train:  55%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                                | 592/1068 [4:11:18<3:03:31, 23.13s/it]
extract-train:  56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                                | 593/1068 [4:11:40<2:59:52, 22.72s/it]
extract-train:  56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                                | 594/1068 [4:12:06<3:06:56, 23.66s/it]
extract-train:  56%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                                | 595/1068 [4:12:33<3:14:13, 24.64s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                                | 596/1068 [4:12:56<3:11:18, 24.32s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                               | 597/1068 [4:13:24<3:19:11, 25.38s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                               | 598/1068 [4:13:52<3:24:53, 26.16s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                               | 599/1068 [4:14:15<3:16:07, 25.09s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                               | 600/1068 [4:14:40<3:15:08, 25.02s/it]
extract-train:  56%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                               | 601/1068 [4:15:06<3:17:52, 25.42s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                               | 602/1068 [4:15:31<3:15:43, 25.20s/it]
extract-train:  56%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                              | 603/1068 [4:15:53<3:07:54, 24.25s/it]
extract-train:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                              | 604/1068 [4:16:18<3:10:17, 24.61s/it]
extract-train:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                              | 605/1068 [4:16:44<3:11:28, 24.81s/it]
extract-train:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                              | 606/1068 [4:17:04<3:00:33, 23.45s/it]
extract-train:  57%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                              | 607/1068 [4:17:27<2:59:11, 23.32s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                              | 608/1068 [4:17:52<3:03:40, 23.96s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                             | 609/1068 [4:18:17<3:06:10, 24.34s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                             | 610/1068 [4:18:41<3:03:09, 23.99s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                             | 611/1068 [4:19:06<3:06:30, 24.49s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                             | 612/1068 [4:19:30<3:04:00, 24.21s/it]
extract-train:  57%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                             | 613/1068 [4:19:53<3:00:45, 23.84s/it]
extract-train:  57%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                             | 614/1068 [4:20:16<2:58:57, 23.65s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                            | 615/1068 [4:20:41<3:00:34, 23.92s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                            | 616/1068 [4:21:05<3:00:34, 23.97s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                            | 617/1068 [4:21:27<2:56:48, 23.52s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                            | 618/1068 [4:21:50<2:54:50, 23.31s/it]
extract-train:  58%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                            | 619/1068 [4:22:15<2:58:09, 23.81s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                            | 620/1068 [4:22:37<2:52:47, 23.14s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                           | 621/1068 [4:23:01<2:54:43, 23.45s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                           | 622/1068 [4:23:27<3:00:42, 24.31s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                           | 623/1068 [4:23:50<2:57:28, 23.93s/it]
extract-train:  58%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                           | 624/1068 [4:24:15<2:58:14, 24.09s/it]
extract-train:  59%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                           | 625/1068 [4:24:38<2:55:39, 23.79s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                           | 626/1068 [4:25:00<2:52:35, 23.43s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                          | 627/1068 [4:25:25<2:56:10, 23.97s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                          | 628/1068 [4:25:48<2:52:20, 23.50s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                          | 629/1068 [4:26:22<3:15:32, 26.73s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                          | 630/1068 [4:26:56<3:30:35, 28.85s/it]
extract-train:  59%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                          | 631/1068 [4:27:34<3:50:07, 31.60s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                          | 632/1068 [4:28:09<3:57:40, 32.71s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                         | 633/1068 [4:28:47<4:07:18, 34.11s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                         | 634/1068 [4:29:24<4:13:29, 35.05s/it]
extract-train:  59%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                         | 635/1068 [4:29:58<4:11:28, 34.85s/it]
extract-train:  60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                         | 636/1068 [4:30:36<4:17:24, 35.75s/it]
extract-train:  60%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                         | 637/1068 [4:31:15<4:23:54, 36.74s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                        | 638/1068 [4:31:50<4:20:19, 36.33s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                        | 639/1068 [4:32:32<4:29:48, 37.73s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                        | 640/1068 [4:33:08<4:27:33, 37.51s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                        | 641/1068 [4:33:44<4:23:34, 37.04s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                        | 642/1068 [4:34:23<4:26:23, 37.52s/it]
extract-train:  60%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                        | 643/1068 [4:35:01<4:25:36, 37.50s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                       | 644/1068 [4:35:37<4:23:30, 37.29s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                       | 645/1068 [4:36:19<4:32:26, 38.64s/it]
extract-train:  60%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                       | 646/1068 [4:36:59<4:34:32, 39.03s/it]
extract-train:  61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                       | 647/1068 [4:37:37<4:30:41, 38.58s/it]
extract-train:  61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                       | 648/1068 [4:38:16<4:30:46, 38.68s/it]
extract-train:  61%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                       | 649/1068 [4:38:53<4:27:26, 38.30s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                      | 650/1068 [4:39:27<4:18:29, 37.10s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                      | 651/1068 [4:40:02<4:12:47, 36.37s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                      | 652/1068 [4:40:38<4:11:58, 36.34s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                      | 653/1068 [4:41:12<4:06:58, 35.71s/it]
extract-train:  61%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                      | 654/1068 [4:41:46<4:02:38, 35.17s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                      | 655/1068 [4:42:27<4:13:04, 36.77s/it]
extract-train:  61%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                     | 656/1068 [4:43:08<4:20:35, 37.95s/it]
extract-train:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                     | 657/1068 [4:43:47<4:23:23, 38.45s/it]
extract-train:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                     | 658/1068 [4:44:23<4:18:08, 37.78s/it]
extract-train:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                     | 659/1068 [4:44:59<4:14:13, 37.30s/it]
extract-train:  62%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                     | 660/1068 [4:45:35<4:09:52, 36.75s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                     | 661/1068 [4:46:13<4:11:05, 37.02s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                    | 662/1068 [4:46:51<4:12:27, 37.31s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                    | 663/1068 [4:47:26<4:07:22, 36.65s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                    | 664/1068 [4:48:00<4:01:38, 35.89s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                    | 665/1068 [4:48:37<4:04:35, 36.42s/it]
extract-train:  62%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                    | 666/1068 [4:49:15<4:07:02, 36.87s/it]
extract-train:  62%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                    | 667/1068 [4:50:00<4:21:49, 39.18s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                   | 668/1068 [4:50:36<4:15:05, 38.26s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                   | 669/1068 [4:51:09<4:03:58, 36.69s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                   | 670/1068 [4:51:44<4:00:38, 36.28s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                   | 671/1068 [4:52:23<4:05:10, 37.05s/it]
extract-train:  63%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                   | 672/1068 [4:52:59<4:02:32, 36.75s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                   | 673/1068 [4:53:35<4:00:01, 36.46s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                  | 674/1068 [4:54:13<4:02:49, 36.98s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                  | 675/1068 [4:54:53<4:06:41, 37.66s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                  | 676/1068 [4:55:31<4:06:59, 37.80s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                                  | 677/1068 [4:56:05<3:58:56, 36.67s/it]
extract-train:  63%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                  | 678/1068 [4:56:42<3:59:18, 36.82s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                  | 679/1068 [4:57:10<3:41:04, 34.10s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                                 | 680/1068 [4:57:46<3:44:41, 34.75s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                 | 681/1068 [4:58:25<3:51:36, 35.91s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                 | 682/1068 [4:58:57<3:44:50, 34.95s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                 | 683/1068 [4:59:36<3:51:12, 36.03s/it]
extract-train:  64%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                 | 684/1068 [5:00:11<3:48:29, 35.70s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                 | 685/1068 [5:00:44<3:43:41, 35.04s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                                | 686/1068 [5:01:24<3:52:11, 36.47s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                                | 687/1068 [5:02:00<3:50:23, 36.28s/it]
extract-train:  64%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                                | 688/1068 [5:02:30<3:37:52, 34.40s/it]
extract-train:  65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                                | 689/1068 [5:03:11<3:49:30, 36.33s/it]
extract-train:  65%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                                | 690/1068 [5:03:49<3:51:39, 36.77s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                                | 691/1068 [5:04:22<3:44:46, 35.77s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                               | 692/1068 [5:05:00<3:48:25, 36.45s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                               | 693/1068 [5:05:41<3:56:38, 37.86s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                               | 694/1068 [5:06:16<3:51:17, 37.10s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                               | 695/1068 [5:06:59<4:01:38, 38.87s/it]
extract-train:  65%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                               | 696/1068 [5:07:32<3:48:31, 36.86s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                               | 697/1068 [5:08:13<3:56:08, 38.19s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                              | 698/1068 [5:08:53<3:58:44, 38.72s/it]
extract-train:  65%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                              | 699/1068 [5:09:30<3:54:38, 38.15s/it]
extract-train:  66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                              | 700/1068 [5:10:10<3:57:03, 38.65s/it]
extract-train:  66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                              | 701/1068 [5:10:50<3:59:42, 39.19s/it]
extract-train:  66%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                              | 702/1068 [5:11:24<3:48:43, 37.50s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                             | 703/1068 [5:12:02<3:49:52, 37.79s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                             | 704/1068 [5:12:41<3:51:52, 38.22s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                             | 705/1068 [5:13:18<3:49:23, 37.92s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                             | 706/1068 [5:13:55<3:45:59, 37.46s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                             | 707/1068 [5:14:28<3:37:06, 36.08s/it]
extract-train:  66%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                             | 708/1068 [5:15:09<3:45:42, 37.62s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                            | 709/1068 [5:15:48<3:47:03, 37.95s/it]
extract-train:  66%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                            | 710/1068 [5:16:29<3:53:26, 39.12s/it]
extract-train:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                            | 711/1068 [5:17:14<4:03:01, 40.84s/it]
extract-train:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                            | 712/1068 [5:17:54<3:59:41, 40.40s/it]
extract-train:  67%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                            | 713/1068 [5:18:33<3:56:53, 40.04s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                            | 714/1068 [5:19:10<3:51:04, 39.16s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                           | 715/1068 [5:19:46<3:44:35, 38.18s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                           | 716/1068 [5:20:28<3:51:36, 39.48s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                           | 717/1068 [5:21:09<3:53:34, 39.93s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                           | 718/1068 [5:21:45<3:45:54, 38.73s/it]
extract-train:  67%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                           | 719/1068 [5:22:22<3:42:14, 38.21s/it]
extract-train:  67%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                           | 720/1068 [5:22:59<3:39:33, 37.86s/it]
extract-train:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                          | 721/1068 [5:23:35<3:34:36, 37.11s/it]
extract-train:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                          | 722/1068 [5:24:14<3:38:32, 37.90s/it]
extract-train:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                          | 723/1068 [5:24:50<3:34:41, 37.34s/it]
extract-train:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                          | 724/1068 [5:25:31<3:39:11, 38.23s/it]
extract-train:  68%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                          | 725/1068 [5:26:13<3:46:04, 39.55s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                          | 726/1068 [5:26:45<3:31:11, 37.05s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                         | 727/1068 [5:27:22<3:31:25, 37.20s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                         | 728/1068 [5:28:00<3:32:21, 37.48s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                         | 729/1068 [5:28:33<3:24:02, 36.11s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                         | 730/1068 [5:29:17<3:35:51, 38.32s/it]
extract-train:  68%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                         | 731/1068 [5:29:53<3:31:17, 37.62s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                         | 732/1068 [5:30:27<3:24:44, 36.56s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                        | 733/1068 [5:31:10<3:34:50, 38.48s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                        | 734/1068 [5:31:47<3:32:48, 38.23s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                        | 735/1068 [5:32:24<3:30:19, 37.90s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                        | 736/1068 [5:33:05<3:34:51, 38.83s/it]
extract-train:  69%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                        | 737/1068 [5:33:43<3:32:11, 38.46s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                        | 738/1068 [5:34:25<3:36:35, 39.38s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                       | 739/1068 [5:35:02<3:31:50, 38.63s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                       | 740/1068 [5:35:36<3:25:11, 37.54s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                       | 741/1068 [5:36:16<3:28:15, 38.21s/it]
extract-train:  69%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                       | 742/1068 [5:36:55<3:28:20, 38.35s/it]
extract-train:  70%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                       | 743/1068 [5:37:33<3:26:58, 38.21s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                       | 744/1068 [5:38:15<3:33:17, 39.50s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                      | 745/1068 [5:38:50<3:24:22, 37.96s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                      | 746/1068 [5:39:32<3:30:12, 39.17s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                      | 747/1068 [5:40:12<3:31:31, 39.54s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                      | 748/1068 [5:40:42<3:14:51, 36.54s/it]
extract-train:  70%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                      | 749/1068 [5:41:22<3:20:43, 37.76s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                      | 750/1068 [5:42:01<3:21:12, 37.96s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                     | 751/1068 [5:42:32<3:10:18, 36.02s/it]
extract-train:  70%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                     | 752/1068 [5:43:10<3:12:44, 36.60s/it]
extract-train:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                     | 753/1068 [5:43:47<3:12:46, 36.72s/it]
extract-train:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                     | 754/1068 [5:44:24<3:12:09, 36.72s/it]
extract-train:  71%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                     | 755/1068 [5:45:07<3:22:04, 38.74s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                     | 756/1068 [5:45:38<3:09:22, 36.42s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                    | 757/1068 [5:46:15<3:09:15, 36.51s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                    | 758/1068 [5:46:51<3:07:59, 36.39s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                    | 759/1068 [5:47:28<3:08:46, 36.66s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                    | 760/1068 [5:48:04<3:06:40, 36.37s/it]
extract-train:  71%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                    | 761/1068 [5:48:43<3:09:23, 37.01s/it]
extract-train:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                   | 762/1068 [5:49:16<3:02:47, 35.84s/it]
extract-train:  71%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                   | 763/1068 [5:50:00<3:14:26, 38.25s/it]
extract-train:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                   | 764/1068 [5:50:40<3:17:44, 39.03s/it]
extract-train:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                   | 765/1068 [5:51:12<3:05:49, 36.80s/it]
extract-train:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                   | 766/1068 [5:51:52<3:10:36, 37.87s/it]
extract-train:  72%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                                   | 767/1068 [5:52:29<3:07:27, 37.37s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                  | 768/1068 [5:53:06<3:06:47, 37.36s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                  | 769/1068 [5:53:45<3:08:44, 37.88s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                                  | 770/1068 [5:54:22<3:07:22, 37.73s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                  | 771/1068 [5:54:59<3:04:22, 37.25s/it]
extract-train:  72%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                  | 772/1068 [5:55:35<3:02:02, 36.90s/it]
extract-train:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                  | 773/1068 [5:56:05<2:51:52, 34.96s/it]
extract-train:  72%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                 | 774/1068 [5:56:44<2:57:03, 36.13s/it]
extract-train:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                 | 775/1068 [5:57:22<2:58:45, 36.61s/it]
extract-train:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                 | 776/1068 [5:57:52<2:48:48, 34.69s/it]
extract-train:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                 | 777/1068 [5:58:28<2:49:46, 35.00s/it]
extract-train:  73%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                 | 778/1068 [5:59:09<2:58:31, 36.94s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                 | 779/1068 [5:59:45<2:56:51, 36.72s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                                | 780/1068 [6:00:23<2:57:14, 36.92s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                                | 781/1068 [6:01:03<3:01:33, 37.96s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                                | 782/1068 [6:01:45<3:06:52, 39.20s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                                | 783/1068 [6:02:20<3:00:33, 38.01s/it]
extract-train:  73%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                                | 784/1068 [6:03:00<3:02:56, 38.65s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                | 785/1068 [6:03:41<3:04:39, 39.15s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                               | 786/1068 [6:04:17<3:00:31, 38.41s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                               | 787/1068 [6:04:57<3:01:19, 38.72s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                               | 788/1068 [6:05:37<3:02:17, 39.06s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                               | 789/1068 [6:06:13<2:58:05, 38.30s/it]
extract-train:  74%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                               | 790/1068 [6:06:53<2:59:08, 38.66s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                               | 791/1068 [6:07:37<3:06:09, 40.32s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                              | 792/1068 [6:08:20<3:09:07, 41.11s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                              | 793/1068 [6:08:58<3:04:22, 40.23s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                              | 794/1068 [6:09:35<2:58:34, 39.10s/it]
extract-train:  74%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                              | 795/1068 [6:10:11<2:53:46, 38.19s/it]
extract-train:  75%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                              | 796/1068 [6:10:49<2:53:19, 38.24s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                              | 797/1068 [6:11:27<2:53:03, 38.32s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                             | 798/1068 [6:12:04<2:49:54, 37.76s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                             | 799/1068 [6:12:47<2:56:37, 39.40s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                             | 800/1068 [6:13:27<2:56:01, 39.41s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                             | 801/1068 [6:14:05<2:54:24, 39.19s/it]
extract-train:  75%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                             | 802/1068 [6:14:43<2:52:24, 38.89s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                             | 803/1068 [6:15:21<2:50:19, 38.57s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                            | 804/1068 [6:16:00<2:49:44, 38.58s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                            | 805/1068 [6:16:37<2:47:40, 38.25s/it]
extract-train:  75%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                            | 806/1068 [6:17:13<2:43:15, 37.39s/it]
extract-train:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                            | 807/1068 [6:17:48<2:39:10, 36.59s/it]
extract-train:  76%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                            | 808/1068 [6:18:16<2:28:19, 34.23s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                            | 809/1068 [6:18:59<2:38:35, 36.74s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                           | 810/1068 [6:19:31<2:32:03, 35.36s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                           | 811/1068 [6:20:13<2:39:37, 37.27s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                           | 812/1068 [6:20:49<2:37:28, 36.91s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                           | 813/1068 [6:21:24<2:35:20, 36.55s/it]
extract-train:  76%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                           | 814/1068 [6:22:07<2:42:14, 38.32s/it]
extract-train:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                           | 815/1068 [6:22:43<2:38:53, 37.68s/it]
extract-train:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                          | 816/1068 [6:23:24<2:42:03, 38.59s/it]
extract-train:  76%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                          | 817/1068 [6:24:01<2:39:09, 38.05s/it]
extract-train:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                          | 818/1068 [6:24:37<2:36:28, 37.55s/it]
extract-train:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                          | 819/1068 [6:25:12<2:33:04, 36.88s/it]
extract-train:  77%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                          | 820/1068 [6:25:50<2:33:36, 37.16s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                         | 821/1068 [6:26:26<2:31:07, 36.71s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                         | 822/1068 [6:26:58<2:24:29, 35.24s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                         | 823/1068 [6:27:38<2:30:48, 36.93s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                         | 824/1068 [6:28:10<2:23:35, 35.31s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                         | 825/1068 [6:28:49<2:27:56, 36.53s/it]
extract-train:  77%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                         | 826/1068 [6:29:25<2:26:43, 36.38s/it]
extract-train:  77%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                        | 827/1068 [6:30:02<2:25:53, 36.32s/it]
extract-train:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                        | 828/1068 [6:30:43<2:31:51, 37.97s/it]
extract-train:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                        | 829/1068 [6:31:16<2:25:11, 36.45s/it]
extract-train:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                        | 830/1068 [6:31:54<2:26:11, 36.86s/it]
extract-train:  78%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                        | 831/1068 [6:32:28<2:21:48, 35.90s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                        | 832/1068 [6:33:07<2:25:13, 36.92s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                       | 833/1068 [6:33:49<2:30:11, 38.35s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                       | 834/1068 [6:34:20<2:21:29, 36.28s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                       | 835/1068 [6:35:01<2:26:20, 37.68s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                       | 836/1068 [6:35:32<2:17:53, 35.66s/it]
extract-train:  78%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                       | 837/1068 [6:36:11<2:20:32, 36.50s/it]
extract-train:  78%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                       | 838/1068 [6:36:49<2:22:00, 37.05s/it]
extract-train:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                      | 839/1068 [6:37:24<2:18:53, 36.39s/it]
extract-train:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                      | 840/1068 [6:38:03<2:21:37, 37.27s/it]
extract-train:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                      | 841/1068 [6:38:33<2:13:13, 35.21s/it]
extract-train:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                      | 842/1068 [6:39:19<2:23:55, 38.21s/it]
extract-train:  79%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                      | 843/1068 [6:39:56<2:22:40, 38.05s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                      | 844/1068 [6:40:34<2:21:55, 38.02s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                     | 845/1068 [6:41:12<2:20:44, 37.87s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                     | 846/1068 [6:41:47<2:17:14, 37.09s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                     | 847/1068 [6:42:25<2:17:24, 37.31s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                     | 848/1068 [6:42:58<2:11:42, 35.92s/it]
extract-train:  79%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                     | 849/1068 [6:43:37<2:14:33, 36.86s/it]
extract-train:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                     | 850/1068 [6:44:11<2:11:24, 36.17s/it]
extract-train:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                    | 851/1068 [6:44:58<2:22:04, 39.28s/it]
extract-train:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                    | 852/1068 [6:45:31<2:15:09, 37.54s/it]
extract-train:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                    | 853/1068 [6:46:09<2:14:52, 37.64s/it]
extract-train:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                    | 854/1068 [6:46:46<2:13:56, 37.55s/it]
extract-train:  80%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                    | 855/1068 [6:47:23<2:12:39, 37.37s/it]
extract-train:  80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                    | 856/1068 [6:48:01<2:12:15, 37.43s/it]
extract-train:  80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                                   | 857/1068 [6:48:35<2:07:57, 36.38s/it]
extract-train:  80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                   | 858/1068 [6:49:08<2:03:53, 35.40s/it]
extract-train:  80%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                   | 859/1068 [6:49:51<2:10:48, 37.55s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                   | 860/1068 [6:50:23<2:04:22, 35.88s/it]
extract-train:  81%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                   | 861/1068 [6:51:02<2:07:37, 36.99s/it]
extract-train:  81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                   | 862/1068 [6:51:38<2:05:56, 36.68s/it]
extract-train:  81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                  | 863/1068 [6:52:12<2:02:43, 35.92s/it]
extract-train:  81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                  | 864/1068 [6:52:50<2:03:46, 36.41s/it]
extract-train:  81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                  | 865/1068 [6:53:26<2:02:55, 36.33s/it]
extract-train:  81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                  | 866/1068 [6:54:04<2:03:32, 36.70s/it]
extract-train:  81%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                  | 867/1068 [6:54:43<2:05:20, 37.41s/it]
extract-train:  81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                  | 868/1068 [6:55:22<2:06:41, 38.01s/it]
extract-train:  81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                 | 869/1068 [6:56:02<2:08:30, 38.75s/it]
extract-train:  81%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                 | 870/1068 [6:56:37<2:03:53, 37.54s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                                 | 871/1068 [6:57:18<2:06:35, 38.55s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                 | 872/1068 [6:57:56<2:05:05, 38.29s/it]
extract-train:  82%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                 | 873/1068 [6:58:33<2:03:41, 38.06s/it]
extract-train:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                                 | 874/1068 [6:59:12<2:03:24, 38.17s/it]
extract-train:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                                | 875/1068 [6:59:50<2:02:47, 38.17s/it]
extract-train:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                                | 876/1068 [7:00:28<2:02:10, 38.18s/it]
extract-train:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                                | 877/1068 [7:01:03<1:58:24, 37.20s/it]
extract-train:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                                | 878/1068 [7:01:43<2:00:13, 37.97s/it]
extract-train:  82%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                                | 879/1068 [7:02:18<1:56:41, 37.05s/it]
extract-train:  82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                               | 880/1068 [7:02:57<1:58:19, 37.76s/it]
extract-train:  82%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                               | 881/1068 [7:03:36<1:58:17, 37.95s/it]
extract-train:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                               | 882/1068 [7:04:15<1:58:38, 38.27s/it]
extract-train:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                               | 883/1068 [7:04:54<1:59:13, 38.67s/it]
extract-train:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                               | 884/1068 [7:05:33<1:58:42, 38.71s/it]
extract-train:  83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                               | 885/1068 [7:06:13<1:59:24, 39.15s/it]
extract-train:  83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                              | 886/1068 [7:06:48<1:54:36, 37.78s/it]
extract-train:  83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                              | 887/1068 [7:07:31<1:59:10, 39.51s/it]
extract-train:  83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                              | 888/1068 [7:08:08<1:56:05, 38.70s/it]
extract-train:  83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                              | 889/1068 [7:08:45<1:53:36, 38.08s/it]
extract-train:  83%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                              | 890/1068 [7:09:22<1:52:21, 37.87s/it]
extract-train:  83%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                              | 891/1068 [7:09:56<1:47:50, 36.55s/it]
extract-train:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                             | 892/1068 [7:10:35<1:49:24, 37.30s/it]
extract-train:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                             | 893/1068 [7:11:13<1:49:50, 37.66s/it]
extract-train:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                             | 894/1068 [7:11:53<1:51:30, 38.45s/it]
extract-train:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                             | 895/1068 [7:12:34<1:52:53, 39.15s/it]
extract-train:  84%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                             | 896/1068 [7:13:14<1:52:38, 39.29s/it]
extract-train:  84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                             | 897/1068 [7:13:54<1:52:35, 39.51s/it]
extract-train:  84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                            | 898/1068 [7:14:35<1:53:32, 40.07s/it]
extract-train:  84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                            | 899/1068 [7:15:11<1:49:15, 38.79s/it]
extract-train:  84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                            | 900/1068 [7:15:49<1:48:20, 38.70s/it]
extract-train:  84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                            | 901/1068 [7:16:29<1:48:41, 39.05s/it]
extract-train:  84%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                            | 902/1068 [7:17:08<1:47:40, 38.92s/it]
extract-train:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                            | 903/1068 [7:17:47<1:46:53, 38.87s/it]
extract-train:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                           | 904/1068 [7:18:25<1:45:28, 38.59s/it]
extract-train:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                           | 905/1068 [7:19:06<1:47:14, 39.47s/it]
extract-train:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                           | 906/1068 [7:19:46<1:47:04, 39.66s/it]
extract-train:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                           | 907/1068 [7:20:32<1:51:11, 41.44s/it]
extract-train:  85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                           | 908/1068 [7:21:10<1:47:50, 40.44s/it]
extract-train:  85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                           | 909/1068 [7:21:49<1:46:16, 40.11s/it]
extract-train:  85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                          | 910/1068 [7:22:34<1:49:08, 41.45s/it]
extract-train:  85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                          | 911/1068 [7:23:19<1:51:17, 42.53s/it]
extract-train:  85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                          | 912/1068 [7:23:59<1:48:34, 41.76s/it]
extract-train:  85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                          | 913/1068 [7:24:44<1:50:12, 42.66s/it]
extract-train:  86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                          | 914/1068 [7:25:25<1:48:41, 42.34s/it]
extract-train:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                          | 915/1068 [7:26:06<1:46:25, 41.73s/it]
extract-train:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                         | 916/1068 [7:26:47<1:45:08, 41.50s/it]
extract-train:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                         | 917/1068 [7:27:25<1:42:30, 40.73s/it]
extract-train:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                         | 918/1068 [7:28:02<1:38:30, 39.40s/it]
extract-train:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                         | 919/1068 [7:28:42<1:38:40, 39.74s/it]
extract-train:  86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                         | 920/1068 [7:29:11<1:29:31, 36.29s/it]
extract-train:  86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                         | 921/1068 [7:29:48<1:29:23, 36.49s/it]
extract-train:  86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                        | 922/1068 [7:30:25<1:29:14, 36.67s/it]
extract-train:  86%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                        | 923/1068 [7:30:59<1:27:07, 36.05s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                        | 924/1068 [7:31:37<1:28:07, 36.72s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                        | 925/1068 [7:32:13<1:26:26, 36.27s/it]
extract-train:  87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                        | 926/1068 [7:32:51<1:27:35, 37.01s/it]
extract-train:  87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                        | 927/1068 [7:33:30<1:27:45, 37.34s/it]
extract-train:  87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                       | 928/1068 [7:34:07<1:27:29, 37.49s/it]
extract-train:  87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                       | 929/1068 [7:34:46<1:27:16, 37.67s/it]
extract-train:  87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                       | 930/1068 [7:35:25<1:27:37, 38.10s/it]
extract-train:  87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                       | 931/1068 [7:36:07<1:29:51, 39.36s/it]
extract-train:  87%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                       | 932/1068 [7:36:46<1:29:09, 39.34s/it]
extract-train:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                       | 933/1068 [7:37:24<1:27:28, 38.88s/it]
extract-train:  87%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                      | 934/1068 [7:38:00<1:25:07, 38.11s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                      | 935/1068 [7:38:41<1:25:54, 38.75s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                      | 936/1068 [7:39:19<1:25:05, 38.68s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                      | 937/1068 [7:39:58<1:24:25, 38.67s/it]
extract-train:  88%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                      | 938/1068 [7:40:36<1:23:40, 38.62s/it]
extract-train:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                     | 939/1068 [7:41:18<1:24:53, 39.48s/it]
extract-train:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                     | 940/1068 [7:41:57<1:23:49, 39.29s/it]
extract-train:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                     | 941/1068 [7:42:34<1:22:14, 38.85s/it]
extract-train:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                     | 942/1068 [7:43:13<1:21:19, 38.72s/it]
extract-train:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                     | 943/1068 [7:43:51<1:20:05, 38.44s/it]
extract-train:  88%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                     | 944/1068 [7:44:28<1:19:02, 38.25s/it]
extract-train:  88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                    | 945/1068 [7:45:08<1:19:18, 38.68s/it]
extract-train:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                    | 946/1068 [7:45:45<1:17:49, 38.27s/it]
extract-train:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                    | 947/1068 [7:46:20<1:15:09, 37.27s/it]
extract-train:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                    | 948/1068 [7:46:58<1:14:43, 37.36s/it]
extract-train:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                    | 949/1068 [7:47:35<1:13:38, 37.13s/it]
extract-train:  89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                    | 950/1068 [7:48:35<1:26:55, 44.20s/it]
extract-train:  89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                   | 951/1068 [7:49:49<1:43:13, 52.93s/it]
extract-train:  89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                   | 952/1068 [7:51:16<2:02:08, 63.18s/it]
extract-train:  89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                   | 953/1068 [7:52:31<2:08:20, 66.96s/it]
extract-train:  89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                   | 954/1068 [7:53:48<2:12:46, 69.88s/it]
extract-train:  89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                   | 955/1068 [7:54:57<2:11:09, 69.65s/it]
extract-train:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                   | 956/1068 [7:56:12<2:13:07, 71.32s/it]
extract-train:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                  | 957/1068 [7:57:29<2:14:51, 72.90s/it]
extract-train:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                  | 958/1068 [7:58:50<2:18:03, 75.30s/it]
extract-train:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                  | 959/1068 [8:00:03<2:15:28, 74.57s/it]
extract-train:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                  | 960/1068 [8:01:11<2:10:38, 72.58s/it]
extract-train:  90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊                  | 961/1068 [8:02:29<2:12:38, 74.38s/it]
extract-train:  90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                  | 962/1068 [8:03:39<2:08:43, 72.87s/it]
extract-train:  90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                 | 963/1068 [8:04:54<2:08:38, 73.51s/it]
extract-train:  90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎                 | 964/1068 [8:06:05<2:06:28, 72.96s/it]
extract-train:  90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                 | 965/1068 [8:07:12<2:02:14, 71.21s/it]
extract-train:  90%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                 | 966/1068 [8:08:19<1:58:51, 69.91s/it]
extract-train:  91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                 | 967/1068 [8:09:37<2:01:45, 72.33s/it]
extract-train:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                 | 968/1068 [8:10:44<1:57:47, 70.67s/it]
extract-train:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏                | 969/1068 [8:12:06<2:02:04, 73.99s/it]
extract-train:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍                | 970/1068 [8:13:15<1:58:27, 72.52s/it]
extract-train:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌                | 971/1068 [8:14:22<1:54:38, 70.91s/it]
extract-train:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋                | 972/1068 [8:15:28<1:51:09, 69.48s/it]
extract-train:  91%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉                | 973/1068 [8:16:31<1:46:55, 67.53s/it]
extract-train:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████                | 974/1068 [8:17:35<1:44:17, 66.56s/it]
extract-train:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏               | 975/1068 [8:18:34<1:39:13, 64.02s/it]
extract-train:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍               | 976/1068 [8:19:41<1:39:33, 64.93s/it]
extract-train:  91%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌               | 977/1068 [8:20:45<1:38:12, 64.75s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋               | 978/1068 [8:21:55<1:39:37, 66.42s/it]
extract-train:  92%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉               | 979/1068 [8:22:59<1:37:30, 65.74s/it]
extract-train:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████               | 980/1068 [8:24:08<1:37:45, 66.65s/it]
extract-train:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎              | 981/1068 [8:25:23<1:40:13, 69.12s/it]
extract-train:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍              | 982/1068 [8:26:33<1:39:34, 69.48s/it]
extract-train:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌              | 983/1068 [8:27:43<1:38:23, 69.45s/it]
extract-train:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊              | 984/1068 [8:28:50<1:36:09, 68.69s/it]
extract-train:  92%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉              | 985/1068 [8:30:07<1:38:34, 71.26s/it]
extract-train:  92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 986/1068 [8:31:26<1:40:46, 73.74s/it]
extract-train:  92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎             | 987/1068 [8:32:42<1:40:20, 74.33s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍             | 988/1068 [8:34:02<1:41:22, 76.03s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌             | 989/1068 [8:35:19<1:40:17, 76.17s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊             | 990/1068 [8:36:29<1:36:55, 74.55s/it]
extract-train:  93%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉             | 991/1068 [8:37:34<1:31:57, 71.66s/it]
extract-train:  93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████             | 992/1068 [8:38:43<1:29:39, 70.78s/it]
extract-train:  93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎            | 993/1068 [8:40:12<1:35:13, 76.18s/it]
extract-train:  93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍            | 994/1068 [8:41:27<1:33:26, 75.77s/it]
extract-train:  93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋            | 995/1068 [8:42:26<1:26:19, 70.95s/it]
extract-train:  93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊            | 996/1068 [8:43:38<1:25:18, 71.09s/it]
extract-train:  93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉            | 997/1068 [8:44:48<1:23:56, 70.94s/it]
extract-train:  93%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏           | 998/1068 [8:46:06<1:25:03, 72.91s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎           | 999/1068 [8:47:19<1:23:58, 73.02s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌           | 1000/1068 [8:48:37<1:24:21, 74.43s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋           | 1001/1068 [8:49:45<1:20:57, 72.50s/it]
extract-train:  94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉           | 1002/1068 [8:50:52<1:17:57, 70.88s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████           | 1003/1068 [8:51:53<1:13:40, 68.01s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏          | 1004/1068 [8:53:11<1:15:48, 71.06s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍          | 1005/1068 [8:54:23<1:14:54, 71.35s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌          | 1006/1068 [8:55:20<1:09:08, 66.92s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋          | 1007/1068 [8:56:27<1:08:03, 66.95s/it]
extract-train:  94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉          | 1008/1068 [8:57:42<1:09:25, 69.42s/it]
extract-train:  94%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████          | 1009/1068 [8:58:53<1:08:39, 69.83s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏         | 1010/1068 [8:59:41<1:01:17, 63.41s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍         | 1011/1068 [9:00:58<1:04:03, 67.43s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌         | 1012/1068 [9:02:15<1:05:29, 70.17s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋         | 1013/1068 [9:03:20<1:02:59, 68.71s/it]
extract-train:  95%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊         | 1014/1068 [9:04:05<55:31, 61.69s/it]
extract-train:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████         | 1015/1068 [9:06:28<1:15:55, 85.96s/it]
extract-train:  95%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏        | 1016/1068 [9:08:36<1:25:19, 98.45s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍        | 1017/1068 [9:10:28<1:27:17, 102.70s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌        | 1018/1068 [9:12:12<1:25:49, 103.00s/it]
extract-train:  95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊        | 1019/1068 [9:14:25<1:31:21, 111.88s/it]
extract-train:  96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉        | 1020/1068 [9:16:47<1:36:55, 121.16s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████        | 1021/1068 [9:17:56<1:22:35, 105.43s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎       | 1022/1068 [9:20:10<1:27:16, 113.84s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍       | 1023/1068 [9:22:19<1:28:52, 118.51s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋       | 1024/1068 [9:24:03<1:23:45, 114.22s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊       | 1025/1068 [9:25:25<1:14:48, 104.40s/it]
extract-train:  96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉       | 1026/1068 [9:27:33<1:18:03, 111.51s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏      | 1027/1068 [9:29:35<1:18:23, 114.72s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎      | 1028/1068 [9:31:28<1:16:10, 114.26s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍      | 1029/1068 [9:33:20<1:13:49, 113.58s/it]
extract-train:  96%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋      | 1030/1068 [9:35:07<1:10:42, 111.64s/it]
extract-train:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊      | 1031/1068 [9:37:14<1:11:39, 116.22s/it]
extract-train:  97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉      | 1032/1068 [9:38:41<1:04:28, 107.45s/it]
extract-train:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏     | 1033/1068 [9:40:23<1:01:44, 105.85s/it]
extract-train:  97%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎     | 1034/1068 [9:42:24<1:02:29, 110.27s/it]
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c4eac01a52a90109c2c93691a479777783ba19e7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,150 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+data_split: test
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+cv:
+  outer_folds: 2
+  stratify_by: error
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 3
+  max_pairs: 3
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..12c4a2d63fae7e31c34cf6e3824225cea9196d42
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,168 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - inference.max_batches=16
+    - cv.outer_folds=2
+    - catboost.iterations=30
+    - catboost.early_stopping_rounds=5
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: catboost.early_stopping_rounds=5,catboost.iterations=30,cv.outer_folds=2,experiment=topology_steps/roberta_cola,extras.print_config=false,inference.max_batches=16
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1f51a0f48f31f9fa4d31b7394d554bb0b353b581
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,6 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- inference.max_batches=16
+- cv.outer_folds=2
+- catboost.iterations=30
+- catboost.early_stopping_rounds=5
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b6207ad77c1db84d270883777e86580fc7fb1df4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,2 @@
+[2026-05-11 13:59:54,260][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 13:59:54,367][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6f5565f3af8a296832bc8f4d52c57b6f19af109a
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,0,1,64,64,15,15,0.745578231292517,0.3890203251722859,0.15908771043645714,0.06128636468201876
+E00,MSP standalone baseline,1,1,64,64,15,15,0.6530612244897959,0.3777026120120451,0.17553424505362947,0.10606700927019119
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..94ee8c5e7e4f47123227e0d8c1196ce7ba636e45
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,0,1,64,64,15,15,0.745578231292517,0.3890203251722859,0.31158115211810106,0.3634903277934209
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,1,1,64,64,15,15,0.6530612244897959,0.3777026120120451,0.38768008537164433,0.41743798645968133
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..67eb4f9f81431e42812f29b4d3918ed07f3b7679
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,0,2,64,64,15,15,0.7897959183673469,0.4613690476190476,0.24892810118057468,0.2653541582894214
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,1,2,64,64,15,15,0.6700680272108843,0.3318509817510332,0.24976087737105324,0.26593607921445717
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d4b3624460afbbbeb75df403010807171e7e6630
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E03,V1 threshold graph topology only,0,90,64,64,15,15,0.6374149659863945,0.4505630595154567,0.24865617449214258,0.2642694618773215
+E03,V1 threshold graph topology only,1,90,64,64,15,15,0.5653061224489796,0.2659722222222222,0.25022518351778666,0.2662728885649168
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9724deb701ef1290ae3a0bb22dd29ccd433ab334
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,0,90,64,64,15,15,0.6374149659863945,0.4505630595154567,0.24865617449214258,0.2642694618773215
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,1,90,64,64,15,15,0.5653061224489796,0.2659722222222222,0.25022518351778666,0.2662728885649168
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b9d5cb10d2c1ab990a44a6b26a86099ce1bac3d7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,0,111,64,64,15,15,0.6530612244897959,0.35033030337846544,0.24436332876518546,0.25853031023829975
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,1,111,64,64,15,15,0.682312925170068,0.4408265746621307,0.24642218310122466,0.26394215272893473
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1be417b0d7b14e56e9d3cc85a21ceceb372427a8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,0,135,64,64,15,15,0.5904761904761905,0.2839703207089033,0.246263677414163,0.2592239305777415
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,1,135,64,64,15,15,0.5904761904761905,0.27656149217304504,0.2463040388096111,0.2627894269213217
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b6adece4694f918ce01a4de49fb42e7a217fb6dc
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,0,171,64,64,15,15,0.5768707482993197,0.28068283321114024,0.23574128483998533,0.2417384014111268
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,1,171,64,64,15,15,0.6755102040816326,0.34892448440779633,0.24677676572026863,0.2653849859615352
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b8710a009ef3a4a48c56139d18750110309ac83b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,0,216,64,64,15,15,0.6394557823129251,0.30078424944806836,0.2372393457189611,0.24695180922667803
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,1,216,64,64,15,15,0.6496598639455782,0.3317478594794721,0.2500439859661342,0.26712845108090827
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..20e8928d43943d732dc505051d16af9294acbb27
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,0,312,64,64,15,15,0.64421768707483,0.3091182121811731,0.24208359663538173,0.25568930691921665
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,1,312,64,64,15,15,0.6292517006802721,0.3140922040553313,0.24688274526726783,0.263977204782055
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..977d21da39d44db969dc33de6a56492aa963e38e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,0,318,64,64,15,15,0.5877551020408163,0.27281434644268715,0.24292573133386108,0.25452497770126364
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,1,318,64,64,15,15,0.5782312925170068,0.27602753085503784,0.24830068321932638,0.2669924889550639
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7e928dab590b62e01621d28ddd7262a27f380ecb
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,0,327,64,64,15,15,0.627891156462585,0.34494664719326534,0.24685191780073212,0.2618611716516094
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,1,327,64,64,15,15,0.6659863945578232,0.32999700571614693,0.24953323382212905,0.2671796384955074
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b6aadb2648dc0c7f145d79bc2f8210563a93aa8f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,0,330,64,64,15,15,0.627891156462585,0.34494664719326534,0.24685191780073212,0.2618611716516094
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,1,330,64,64,15,15,0.6659863945578232,0.32999700571614693,0.24953323382212905,0.2671796384955074
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a848cb06ce204caca6129eb57008e77aaf508285
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,0,3,64,64,15,15,0.564625850340136,0.26579597701149427,0.24975048838561012,0.26543046712036855
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,1,3,64,64,15,15,0.6972789115646258,0.4684751658386719,0.2500914557126784,0.26801599364842976
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/all_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/all_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9f4ad13004011cb9ca5cc7b41e402131df9bf2ba
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/all_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,29 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,0,1,64,64,15,15,0.745578231292517,0.3890203251722859,0.15908771043645714,0.06128636468201876
+E00,MSP standalone baseline,1,1,64,64,15,15,0.6530612244897959,0.3777026120120451,0.17553424505362947,0.10606700927019119
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,0,1,64,64,15,15,0.745578231292517,0.3890203251722859,0.31158115211810106,0.3634903277934209
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,1,1,64,64,15,15,0.6530612244897959,0.3777026120120451,0.38768008537164433,0.41743798645968133
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,0,2,64,64,15,15,0.7897959183673469,0.4613690476190476,0.24892810118057468,0.2653541582894214
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,1,2,64,64,15,15,0.6700680272108843,0.3318509817510332,0.24976087737105324,0.26593607921445717
+E03,V1 threshold graph topology only,0,90,64,64,15,15,0.6374149659863945,0.4505630595154567,0.24865617449214258,0.2642694618773215
+E03,V1 threshold graph topology only,1,90,64,64,15,15,0.5653061224489796,0.2659722222222222,0.25022518351778666,0.2662728885649168
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,0,90,64,64,15,15,0.6374149659863945,0.4505630595154567,0.24865617449214258,0.2642694618773215
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,1,90,64,64,15,15,0.5653061224489796,0.2659722222222222,0.25022518351778666,0.2662728885649168
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,0,111,64,64,15,15,0.6530612244897959,0.35033030337846544,0.24436332876518546,0.25853031023829975
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,1,111,64,64,15,15,0.682312925170068,0.4408265746621307,0.24642218310122466,0.26394215272893473
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,0,135,64,64,15,15,0.5904761904761905,0.2839703207089033,0.246263677414163,0.2592239305777415
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,1,135,64,64,15,15,0.5904761904761905,0.27656149217304504,0.2463040388096111,0.2627894269213217
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,0,171,64,64,15,15,0.5768707482993197,0.28068283321114024,0.23574128483998533,0.2417384014111268
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,1,171,64,64,15,15,0.6755102040816326,0.34892448440779633,0.24677676572026863,0.2653849859615352
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,0,216,64,64,15,15,0.6394557823129251,0.30078424944806836,0.2372393457189611,0.24695180922667803
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,1,216,64,64,15,15,0.6496598639455782,0.3317478594794721,0.2500439859661342,0.26712845108090827
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,0,312,64,64,15,15,0.64421768707483,0.3091182121811731,0.24208359663538173,0.25568930691921665
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,1,312,64,64,15,15,0.6292517006802721,0.3140922040553313,0.24688274526726783,0.263977204782055
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,0,318,64,64,15,15,0.5877551020408163,0.27281434644268715,0.24292573133386108,0.25452497770126364
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,1,318,64,64,15,15,0.5782312925170068,0.27602753085503784,0.24830068321932638,0.2669924889550639
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,0,327,64,64,15,15,0.627891156462585,0.34494664719326534,0.24685191780073212,0.2618611716516094
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,1,327,64,64,15,15,0.6659863945578232,0.32999700571614693,0.24953323382212905,0.2671796384955074
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,0,330,64,64,15,15,0.627891156462585,0.34494664719326534,0.24685191780073212,0.2618611716516094
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,1,330,64,64,15,15,0.6659863945578232,0.32999700571614693,0.24953323382212905,0.2671796384955074
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,0,3,64,64,15,15,0.564625850340136,0.26579597701149427,0.24975048838561012,0.26543046712036855
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,1,3,64,64,15,15,0.6972789115646258,0.4684751658386719,0.2500914557126784,0.26801599364842976
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a97aed680a07e52134953179399531dc61d6c1d2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ba780f2126fd19522fc88477ed10cc01dfe38dd6563f62e5066c69ab47529ada
+size 466883
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..532a9802103c681fd199d621d5941e304642a914
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,150 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+data_split: test
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+cv:
+  outer_folds: 2
+  stratify_by: error
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 3
+  max_pairs: 3
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/run_report.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..755fef77f54e7265cb871a6ef65d787997cabd35
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
@@ -0,0 +1,50 @@
+# Topological Attention Uncertainty Run Summary
+
+- Dataset config: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Data split used for CV: `test`
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- CV folds: `2`
+- Baselines: MSP and normalized predictive entropy only.
+- Baseline scores are used only by E00, E01, and E02; E03-E13 are topology-only.
+- Attention preprocessing: `max` symmetrization, distance `1 - W`.
+- Layer selection: `[-1]`
+
+## Summary Metrics
+
+| experiment | description | mean_roc_auc | std_roc_auc | mean_auprc | mean_brier | mean_ece | mean_num_features | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | 0.729932 | 0.084660 | 0.396610 | 0.249344 | 0.265645 | 2.000000 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | 0.699320 | 0.065419 | 0.383361 | 0.167311 | 0.083677 | 1.000000 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | 0.699320 | 0.065419 | 0.383361 | 0.349631 | 0.390464 | 1.000000 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | 0.667687 | 0.020684 | 0.395578 | 0.245393 | 0.261236 | 111.000000 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | 0.646939 | 0.026937 | 0.337472 | 0.248193 | 0.264520 | 327.000000 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | 0.646939 | 0.026937 | 0.337472 | 0.248193 | 0.264520 | 330.000000 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | 0.644558 | 0.007215 | 0.316266 | 0.243642 | 0.257040 | 216.000000 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | 0.636735 | 0.010583 | 0.311605 | 0.244483 | 0.259833 | 312.000000 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | 0.630952 | 0.093800 | 0.367136 | 0.249921 | 0.266723 | 3.000000 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | 0.626190 | 0.069749 | 0.314804 | 0.241259 | 0.253562 | 171.000000 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | 0.601361 | 0.050989 | 0.358268 | 0.249441 | 0.265271 | 90.000000 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | 0.601361 | 0.050989 | 0.358268 | 0.249441 | 0.265271 | 90.000000 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | 0.590476 | 0.000000 | 0.280266 | 0.246284 | 0.261007 | 135.000000 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | 0.582993 | 0.006734 | 0.274421 | 0.245613 | 0.260759 | 318.000000 | 2 |
+
+
+## Experiment Matrix
+- `E00`: MSP standalone baseline
+- `E01`: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- `E02`: MSP + entropy CatBoost baseline
+- `E03`: V1 threshold graph topology only
+- `E04`: V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features
+- `E05`: V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features
+- `E06`: V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features
+- `E07`: V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features
+- `E08`: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- `E09`: V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features
+- `E10`: V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features
+- `E11`: V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features
+- `E12`: V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features
+- `E13`: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+
+## Notes
+- H0 persistence is computed exactly from MST lifetimes for the Vietoris-Rips 0-dimensional case.
+- H1 and diagram-distance features use a lightweight graph-filtration proxy unless a PH backend is added later.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..34e0c2a905241a6bb705eb2a1ffdae0b90eadb1b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+  "E13": [
+    "v1:q60:largest_component_ratio:std",
+    "v1:q70:isolated_node_ratio:mean",
+    "v5:h1:q50life:mean",
+    "v6:betti:10:max",
+    "v7:head_pair_0:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard"
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/summary.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..78948b9fc55580ce5c242bf91b579b16dc92bb68
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
@@ -0,0 +1,15 @@
+experiment,description,mean_roc_auc,std_roc_auc,mean_auprc,mean_brier,mean_ece,mean_num_features,folds
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,0.7299319727891156,0.08466040373389953,0.3966100146850404,0.24934448927581396,0.2656451187519393,2.0,2
+E00,MSP standalone baseline,0.6993197278911565,0.0654194028852861,0.38336146859216547,0.1673109777450433,0.08367668697610497,1.0,2
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,0.6993197278911565,0.0654194028852861,0.38336146859216547,0.34963061874487267,0.39046415712655114,1.0,2
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,0.667687074829932,0.020684075912259594,0.3955784390202981,0.24539275593320506,0.26123623148361724,111.0,2
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,0.6469387755102041,0.026937401188059013,0.33747182645470614,0.2481925758114306,0.2645204050735584,327.0,2
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,0.6469387755102041,0.026937401188059013,0.33747182645470614,0.2481925758114306,0.2645204050735584,330.0,2
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,0.6445578231292517,0.007215375318230045,0.3162660544637702,0.24364166584254765,0.2570401301537931,216.0,2
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,0.6367346938775511,0.010582550466737482,0.3116052081182522,0.24448317095132477,0.2598332558506358,312.0,2
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,0.6309523809523809,0.09379987913699103,0.3671355714250831,0.24992097204914426,0.26672323038439916,3.0,2
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,0.6261904761904762,0.06974862807622408,0.31480365880946826,0.241259025280127,0.25356169368633097,171.0,2
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,0.601360544217687,0.05098865224882581,0.35826764086883944,0.24944067900496464,0.26527117522111915,90.0,2
+E03,V1 threshold graph topology only,0.601360544217687,0.05098865224882581,0.35826764086883944,0.24944067900496464,0.26527117522111915,90.0,2
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,0.5904761904761905,0.0,0.28026590644097416,0.24628385811188705,0.2610066787495316,135.0,2
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,0.5829931972789115,0.006734350297014714,0.2744209386488625,0.24561320727659375,0.2607587333281638,318.0,2
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/summary.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/summary.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0ab83ff20e24c754d253bea8edd180f558f1a224
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/summary.md
@@ -0,0 +1,16 @@
+| experiment | description | mean_roc_auc | std_roc_auc | mean_auprc | mean_brier | mean_ece | mean_num_features | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | 0.729932 | 0.084660 | 0.396610 | 0.249344 | 0.265645 | 2.000000 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | 0.699320 | 0.065419 | 0.383361 | 0.167311 | 0.083677 | 1.000000 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | 0.699320 | 0.065419 | 0.383361 | 0.349631 | 0.390464 | 1.000000 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | 0.667687 | 0.020684 | 0.395578 | 0.245393 | 0.261236 | 111.000000 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | 0.646939 | 0.026937 | 0.337472 | 0.248193 | 0.264520 | 327.000000 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | 0.646939 | 0.026937 | 0.337472 | 0.248193 | 0.264520 | 330.000000 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | 0.644558 | 0.007215 | 0.316266 | 0.243642 | 0.257040 | 216.000000 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | 0.636735 | 0.010583 | 0.311605 | 0.244483 | 0.259833 | 312.000000 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | 0.630952 | 0.093800 | 0.367136 | 0.249921 | 0.266723 | 3.000000 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | 0.626190 | 0.069749 | 0.314804 | 0.241259 | 0.253562 | 171.000000 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | 0.601361 | 0.050989 | 0.358268 | 0.249441 | 0.265271 | 90.000000 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | 0.601361 | 0.050989 | 0.358268 | 0.249441 | 0.265271 | 90.000000 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | 0.590476 | 0.000000 | 0.280266 | 0.246284 | 0.261007 | 135.000000 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | 0.582993 | 0.006734 | 0.274421 | 0.245613 | 0.260759 | 318.000000 | 2 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ce8e2152909eff4a36f028d9978f26dfe774dc76
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_13-59-51_f9934c29511d4b809bc6c0667b646600/topology_steps/roberta_cola/targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b231acfebc5ef0a97ad91d806b71eee15cb12c3c51bdd8b37e78e2c00ea8a063
+size 504
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c30cdcd2f74623bef1ec2faea9e9ccfeb12794f6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,149 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+cv:
+  outer_folds: 2
+  stratify_by: error
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 3
+  max_pairs: 3
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..98e46823158a6f98cefb053b2074f633d47a7e3e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,168 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - inference.max_batches=16
+    - cv.outer_folds=2
+    - catboost.iterations=30
+    - catboost.early_stopping_rounds=5
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: catboost.early_stopping_rounds=5,catboost.iterations=30,cv.outer_folds=2,experiment=topology_steps/roberta_cola,extras.print_config=false,inference.max_batches=16
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1f51a0f48f31f9fa4d31b7394d554bb0b353b581
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,6 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- inference.max_batches=16
+- cv.outer_folds=2
+- catboost.iterations=30
+- catboost.early_stopping_rounds=5
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dd31008e81e9a637447a41536080a990a523f489
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,4 @@
+[2026-05-11 14:08:05,035][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:08:05,122][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:08:15,049][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:08:15,138][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c568202cec614f67e33e6b696d8be1142a3b29d3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.13257724608128596,0.10107500851154329
+E00,MSP standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.10202837732499082,0.09432845748960972
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5b00cd8f62dd8650455047e3c7ddc633c9a31e0b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.41957766764370463,0.5086005225072432
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.33553241475367823,0.4521933433529648
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ba628ef8e77c67fcba149d802d8543edf57f5ece
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,0,2,64,64,8,9,0.7414141414141414,0.28189238713976345,0.24859840260795557,0.3589622510960081
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,1,2,64,64,9,8,0.8024553571428571,0.28309523809523807,0.2486047939021649,0.374064315937785
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..87b3f9528aa85d8b475a494dc13e667908375cb2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E03,V1 threshold graph topology only,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E03,V1 threshold graph topology only,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..027a3498bfbcd9605257607437c082297754bcfc
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f9e98db0d40a705c24f01d98b0c334d6ab931d55
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,0,111,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.16858381261982164,0.2505207075680807,0.36030534030271233
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,1,111,64,64,9,8,0.5323660714285714,0.15642227255676605,0.24926265432690342,0.3741602101160042
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b847a17d5aa69ccf169c2b8ef1b72915f4bbb45c
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,0,135,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.17061988936988937,0.24971287713225424,0.3593605599209857
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,1,135,64,64,9,8,0.5803571428571429,0.2684891833077317,0.24645300674413112,0.3710912508800095
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c760ee16d4c457064150d39198a46cd775751c3b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,0,171,64,64,8,9,0.5707070707070707,0.2159013250690347,0.24819019446756954,0.3573687029813992
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,1,171,64,64,9,8,0.6227678571428571,0.16299019607843135,0.2502850912793242,0.37575931944133745
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6fb075ae2305d873c00bb2ff20436d1fe3a61cb4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,0,216,64,64,8,9,0.6040404040404039,0.2040990863672862,0.24914335410489302,0.3586660917034676
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,1,216,64,64,9,8,0.5580357142857143,0.16312079124579126,0.24618432284231503,0.3700632793762195
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3f4824885920af48f9e73f54a2773b54fb71b4d0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,0,312,64,64,8,9,0.6202020202020202,0.18975554530490601,0.24781292913700476,0.35708613665511474
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,1,312,64,64,9,8,0.6495535714285715,0.23451236263736264,0.24699681549289282,0.3718523686088522
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dbbc932203ace9d9e4f275998f543d615845a09b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,0,318,64,64,8,9,0.5808080808080809,0.18207901335032622,0.24927016625015763,0.35882364506064507
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,1,318,64,64,9,8,0.6841517857142857,0.19235554070112895,0.24699577124429756,0.37193497286803323
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f37342e2fdc6da3106911a7eee84804943b7bac0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,0,327,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,1,327,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f80c69c4de35c2ffa09d100bbb5a40044d5ab1b9
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,0,330,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,1,330,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6951b0cd2cf11c32641bd6c62bfda2815a86c6c4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,0,1,64,64,8,9,0.6515151515151514,0.2102140070932201,0.2494412517569102,0.35894589147067324
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,1,1,64,64,9,8,0.6372767857142856,0.18329326923076925,0.24979030945029068,0.37499213381037433
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ffe91e844a891eaec69f6141b648f4ce63dadc11
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
@@ -0,0 +1,59 @@
+# ChatGPT Next-Iteration Brief
+
+Paste this file into ChatGPT to propose the next iteration of topological attention uncertainty features.
+
+## Protocol
+- Dataset: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- Validation split only: CV, CatBoost fitting, and feature selection.
+- Test split only: final comparison. Test features are never used for training or feature selection.
+- Baseline scores are prohibited in topological methods. Only E00/E01/E02 use MSP/entropy.
+- CV folds on validation: `2`
+- Attention symmetrization: `max`
+- Selected layers: `[-1]`
+- Head aggregation: `['mean', 'std', 'max']`
+
+## Baseline Anchors
+- E00 MSP test ROC-AUC: `0.699490`
+- E02 MSP+entropy CatBoost test ROC-AUC: `0.700680`
+
+## Best Test Method
+- Method: `E02`
+- Description: MSP + entropy CatBoost baseline
+- Test ROC-AUC: `0.700680`
+- Delta vs MSP: `0.001190`
+- Delta vs E02: `0.000000`
+- Validation CV mean ROC-AUC: `0.771935`
+- Validation-to-test gap: `0.071254`
+
+## Detailed Result Table
+
+| method_name | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_validation | num_errors_train_validation | num_test | num_errors_test | roc_auc | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_to_test_roc_auc_gap | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.071254 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641497 | -0.057993 | -0.059184 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | -0.006619 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.631973 | -0.067517 | -0.068707 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.000507 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.611905 | -0.087585 | -0.088776 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | -0.033847 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.603912 | -0.095578 | -0.096769 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.040484 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.597279 | -0.102211 | -0.103401 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | -0.000541 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590476 | -0.109014 | -0.110204 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | -0.009438 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.570068 | -0.129422 | -0.130612 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | -0.016006 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+
+
+## Selected Features
+- `E13_validation_cv` selected 2 features:
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v6:silhouette:01:mean`
+- `E13_final_test_model` selected 3 features:
+  - `v6:silhouette:06:std`
+  - `v3:mst_edge_mean:mean`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+
+## Ask For Next Iteration
+Use the table above to propose new topological feature methods that improve test ROC-AUC over E00/E02 without using baseline scores inside topology methods. Pay attention to validation-to-test gaps, feature counts, and which feature families help or overfit.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4cf80af633245997fb81b39f676e7bc89a3bc5da
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
@@ -0,0 +1,15 @@
+method_name,description,feature_families,feature_description,feature_selection_description,num_features,num_train_validation,num_errors_train_validation,num_test,num_errors_test,roc_auc,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02,auprc,brier,ece,validation_cv_mean_roc_auc,validation_cv_std_roc_auc,validation_to_test_roc_auc_gap,validation_cv_mean_auprc,validation_cv_mean_brier,validation_cv_mean_ece,folds
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,17,128,30,0.7006802721088435,0.0011904761904761862,0.0,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.7719347492784993,0.043162657573645805,0.07125447716965572,0.28249381261750073,0.24860159825506023,0.36651328351689655,2
+E00,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.009952844774273273,0.2637038123966042,0.11730281170313839,0.0977017330005765,2
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.009952844774273273,0.2637038123966042,0.37755504119869143,0.480396932930104,2
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,17,128,30,0.6414965986394559,-0.0579931972789115,-0.05918367346938769,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534,0.6348777958152958,0.020754680910638798,-0.006618802824160053,0.21213395397113433,0.2474048723149488,0.3644692526319835,2
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,318,128,17,128,30,0.6319727891156462,-0.0675170068027211,-0.06870748299319729,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041,0.6324799332611832,0.07307503453211894,0.0005071441455369863,0.1872172770257276,0.2481329687472276,0.3653793089643391,2
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,327,128,17,128,30,0.6251700680272109,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.05247468305504022,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,2
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,330,128,17,128,30,0.6251700680272109,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.05247468305504022,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,2
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,17,128,30,0.611904761904762,-0.0875850340136054,-0.08877551020408159,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624,0.5780573593073592,0.0032523850866265566,-0.03384740259740271,0.21955453633881053,0.2480829419381927,0.3652259054004976,2
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature).",3,128,17,128,30,0.6039115646258503,-0.09557823129251708,-0.09676870748299327,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119,0.6443959686147185,0.01006804501080683,0.04048440398886821,0.19675363816199468,0.24961578060360046,0.3669690126405238,2
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,17,128,30,0.597278911564626,-0.10221088435374137,-0.10340136054421756,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722,0.5967374639249639,0.03681253512264922,-0.0005414476396621293,0.18944576057373302,0.24923764287344685,0.36656401121136833,2
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,17,128,30,0.5904761904761905,-0.10901360544217686,-0.11020408163265305,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614,0.5810380591630591,0.03253022809192429,-0.009438131313131426,0.18360993880653873,0.24766383847360401,0.3643646855398436,2
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,17,128,30,0.5700680272108843,-0.129421768707483,-0.1306122448979592,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072,0.5540618235930735,0.03068242695692437,-0.0160062036178108,0.16250304258829384,0.24989168094749206,0.36723277520935826,2
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5653061224489796,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,-0.04294185477221191,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,2
+E03,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5653061224489796,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,-0.04294185477221191,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,2
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4dc5e7cc97d9972145d546a0f6ea0610a07fb34b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
@@ -0,0 +1,16 @@
+| method_name | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_validation | num_errors_train_validation | num_test | num_errors_test | roc_auc | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_to_test_roc_auc_gap | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.071254 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641497 | -0.057993 | -0.059184 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | -0.006619 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.631973 | -0.067517 | -0.068707 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.000507 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.611905 | -0.087585 | -0.088776 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | -0.033847 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.603912 | -0.095578 | -0.096769 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.040484 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.597279 | -0.102211 | -0.103401 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | -0.000541 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590476 | -0.109014 | -0.110204 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | -0.009438 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.570068 | -0.129422 | -0.130612 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | -0.016006 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a6941447729a94ad874c18cf0694dacf5ce74c4d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,149 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+cv:
+  outer_folds: 2
+  stratify_by: error
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 3
+  max_pairs: 3
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/run_report.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8f86ef0f715639ff6b3cc9adab6c7140be4f32b5
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Topological Attention Uncertainty Run Summary
+
+- Dataset config: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Validation split is used for CV, feature selection, and CatBoost fitting.
+- Test split is used only once for final method comparison; no test rows train CatBoost.
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- CV folds: `2`
+- Baselines: MSP and normalized predictive entropy only.
+- Baseline scores are used only by E00, E01, and E02; E03-E13 are topology-only.
+- Attention preprocessing: `max` symmetrization, distance `1 - W`.
+- Layer selection: `[-1]`
+
+## Test Summary Metrics
+
+| experiment | description | split | num_features | num_train_validation | num_test | num_errors_train_validation | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | validation_cv_mean_num_features | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2.000000 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 1.000000 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 1.000000 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641497 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 312.000000 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | test | 318 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.631973 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 318.000000 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | test | 327 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 327.000000 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | test | 330 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 330.000000 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.611905 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 135.000000 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.603912 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 1.000000 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.597279 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 171.000000 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590476 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 216.000000 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.570068 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 111.000000 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 |
+
+
+## Experiment Matrix
+- `E00`: MSP standalone baseline
+- `E01`: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- `E02`: MSP + entropy CatBoost baseline
+- `E03`: V1 threshold graph topology only
+- `E04`: V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features
+- `E05`: V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features
+- `E06`: V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features
+- `E07`: V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features
+- `E08`: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- `E09`: V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features
+- `E10`: V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features
+- `E11`: V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features
+- `E12`: V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features
+- `E13`: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+
+## Notes
+- H0 persistence is computed exactly from MST lifetimes for the Vietoris-Rips 0-dimensional case.
+- H1 and diagram-distance features use a lightweight graph-filtration proxy unless a PH backend is added later.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d9478f5b6d7344b52be15cdcbfd9c5c18756e81d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
@@ -0,0 +1,11 @@
+{
+  "E13_validation_cv": [
+    "v6:betti:08:std",
+    "v6:silhouette:01:mean"
+  ],
+  "E13_final_test_model": [
+    "v6:silhouette:06:std",
+    "v3:mst_edge_mean:mean",
+    "v3:leaf_ratio:mean"
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/summary.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..75de2bfab11abc862bed1f66ef6238df6213e154
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
@@ -0,0 +1,15 @@
+experiment,description,split,num_features,num_train_validation,num_test,num_errors_train_validation,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,validation_cv_mean_roc_auc,validation_cv_std_roc_auc,validation_cv_mean_auprc,validation_cv_mean_brier,validation_cv_mean_ece,validation_cv_mean_num_features,folds
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.7719347492784993,0.043162657573645805,0.28249381261750073,0.24860159825506023,0.36651328351689655,2.0,2
+E00,MSP standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.2637038123966042,0.11730281170313839,0.0977017330005765,1.0,2
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.2637038123966042,0.37755504119869143,0.480396932930104,1.0,2
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,test,312,128,128,17,30,0.6414965986394559,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534,0.6348777958152958,0.020754680910638798,0.21213395397113433,0.2474048723149488,0.3644692526319835,312.0,2
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,test,318,128,128,17,30,0.6319727891156462,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041,0.6324799332611832,0.07307503453211894,0.1872172770257276,0.2481329687472276,0.3653793089643391,318.0,2
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,test,327,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,327.0,2
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,test,330,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,330.0,2
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,test,135,128,128,17,30,0.611904761904762,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624,0.5780573593073592,0.0032523850866265566,0.21955453633881053,0.2480829419381927,0.3652259054004976,135.0,2
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,test,3,128,128,17,30,0.6039115646258503,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119,0.6443959686147185,0.01006804501080683,0.19675363816199468,0.24961578060360046,0.3669690126405238,1.0,2
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,test,171,128,128,17,30,0.597278911564626,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722,0.5967374639249639,0.03681253512264922,0.18944576057373302,0.24923764287344685,0.36656401121136833,171.0,2
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,test,216,128,128,17,30,0.5904761904761905,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614,0.5810380591630591,0.03253022809192429,0.18360993880653873,0.24766383847360401,0.3643646855398436,216.0,2
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,test,111,128,128,17,30,0.5700680272108843,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072,0.5540618235930735,0.03068242695692437,0.16250304258829384,0.24989168094749206,0.36723277520935826,111.0,2
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,90.0,2
+E03,V1 threshold graph topology only,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,90.0,2
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/summary.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/summary.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..64fb0d0c4087507caed9934a1940d4fc9cf410a0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/summary.md
@@ -0,0 +1,16 @@
+| experiment | description | split | num_features | num_train_validation | num_test | num_errors_train_validation | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | validation_cv_mean_num_features | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2.000000 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 1.000000 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 1.000000 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641497 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 312.000000 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | test | 318 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.631973 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 318.000000 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | test | 327 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 327.000000 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | test | 330 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 330.000000 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.611905 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 135.000000 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.603912 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 1.000000 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.597279 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 171.000000 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590476 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 216.000000 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.570068 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 111.000000 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c48a75a5f5198c7c751d4dd0cb3f607c699471b8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4d480ce3f8eae66e18517f93a281ed2c360c7c1e10ce17547dc6a89d94899283
+size 1032
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a97aed680a07e52134953179399531dc61d6c1d2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ba780f2126fd19522fc88477ed10cc01dfe38dd6563f62e5066c69ab47529ada
+size 466883
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c9f618d38c4df1053bdd3b5f409b8055bddf6e76
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
@@ -0,0 +1,15 @@
+experiment,description,split,num_features,num_train_validation,num_test,num_errors_train_validation,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307
+E03,V1 threshold graph topology only,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,test,111,128,128,17,30,0.5700680272108843,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,test,135,128,128,17,30,0.611904761904762,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,test,171,128,128,17,30,0.597278911564626,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,test,216,128,128,17,30,0.5904761904761905,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,test,312,128,128,17,30,0.6414965986394559,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,test,318,128,128,17,30,0.6319727891156462,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,test,327,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,test,330,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,test,3,128,128,17,30,0.6039115646258503,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/validation_cv_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/validation_cv_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b1d69bd981fbb517eaa466c3a6dc8e9e8ffdedc7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/validation_cv_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,29 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.13257724608128596,0.10107500851154329
+E00,MSP standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.10202837732499082,0.09432845748960972
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.41957766764370463,0.5086005225072432
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.33553241475367823,0.4521933433529648
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,0,2,64,64,8,9,0.7414141414141414,0.28189238713976345,0.24859840260795557,0.3589622510960081
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,1,2,64,64,9,8,0.8024553571428571,0.28309523809523807,0.2486047939021649,0.374064315937785
+E03,V1 threshold graph topology only,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E03,V1 threshold graph topology only,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,0,111,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.16858381261982164,0.2505207075680807,0.36030534030271233
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,1,111,64,64,9,8,0.5323660714285714,0.15642227255676605,0.24926265432690342,0.3741602101160042
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,0,135,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.17061988936988937,0.24971287713225424,0.3593605599209857
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,1,135,64,64,9,8,0.5803571428571429,0.2684891833077317,0.24645300674413112,0.3710912508800095
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,0,171,64,64,8,9,0.5707070707070707,0.2159013250690347,0.24819019446756954,0.3573687029813992
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,1,171,64,64,9,8,0.6227678571428571,0.16299019607843135,0.2502850912793242,0.37575931944133745
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,0,216,64,64,8,9,0.6040404040404039,0.2040990863672862,0.24914335410489302,0.3586660917034676
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,1,216,64,64,9,8,0.5580357142857143,0.16312079124579126,0.24618432284231503,0.3700632793762195
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,0,312,64,64,8,9,0.6202020202020202,0.18975554530490601,0.24781292913700476,0.35708613665511474
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,1,312,64,64,9,8,0.6495535714285715,0.23451236263736264,0.24699681549289282,0.3718523686088522
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,0,318,64,64,8,9,0.5808080808080809,0.18207901335032622,0.24927016625015763,0.35882364506064507
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,1,318,64,64,9,8,0.6841517857142857,0.19235554070112895,0.24699577124429756,0.37193497286803323
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,0,327,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,1,327,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,0,330,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,1,330,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,0,1,64,64,8,9,0.6515151515151514,0.2102140070932201,0.2494412517569102,0.35894589147067324
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,1,1,64,64,9,8,0.6372767857142856,0.18329326923076925,0.24979030945029068,0.37499213381037433
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2beae7e5300b588be08a7d36ec5ac3da542e3de7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-08-02_5343e15888f143a3b55609e86a47ccdd/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d3ed90220685b41673df5af2070b0c9eb1f3caa84608ce8386196592d96a0be1
+size 458228
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c30cdcd2f74623bef1ec2faea9e9ccfeb12794f6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,149 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+cv:
+  outer_folds: 2
+  stratify_by: error
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 3
+  max_pairs: 3
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..39942fc5c91aaeb8d533d0f0bb62aac20cc1ad80
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,168 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - inference.max_batches=16
+    - cv.outer_folds=2
+    - catboost.iterations=30
+    - catboost.early_stopping_rounds=5
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: catboost.early_stopping_rounds=5,catboost.iterations=30,cv.outer_folds=2,experiment=topology_steps/roberta_cola,extras.print_config=false,inference.max_batches=16
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1f51a0f48f31f9fa4d31b7394d554bb0b353b581
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,6 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- inference.max_batches=16
+- cv.outer_folds=2
+- catboost.iterations=30
+- catboost.early_stopping_rounds=5
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1d16f6699b5e4a0e4967c76fc01029433ba062e5
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,4 @@
+[2026-05-11 14:10:29,210][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:10:29,299][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:10:39,191][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:10:39,277][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c568202cec614f67e33e6b696d8be1142a3b29d3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.13257724608128596,0.10107500851154329
+E00,MSP standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.10202837732499082,0.09432845748960972
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5b00cd8f62dd8650455047e3c7ddc633c9a31e0b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.41957766764370463,0.5086005225072432
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.33553241475367823,0.4521933433529648
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ba628ef8e77c67fcba149d802d8543edf57f5ece
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,0,2,64,64,8,9,0.7414141414141414,0.28189238713976345,0.24859840260795557,0.3589622510960081
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,1,2,64,64,9,8,0.8024553571428571,0.28309523809523807,0.2486047939021649,0.374064315937785
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..87b3f9528aa85d8b475a494dc13e667908375cb2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E03,V1 threshold graph topology only,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E03,V1 threshold graph topology only,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..027a3498bfbcd9605257607437c082297754bcfc
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f9e98db0d40a705c24f01d98b0c334d6ab931d55
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,0,111,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.16858381261982164,0.2505207075680807,0.36030534030271233
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,1,111,64,64,9,8,0.5323660714285714,0.15642227255676605,0.24926265432690342,0.3741602101160042
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b847a17d5aa69ccf169c2b8ef1b72915f4bbb45c
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,0,135,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.17061988936988937,0.24971287713225424,0.3593605599209857
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,1,135,64,64,9,8,0.5803571428571429,0.2684891833077317,0.24645300674413112,0.3710912508800095
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c760ee16d4c457064150d39198a46cd775751c3b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,0,171,64,64,8,9,0.5707070707070707,0.2159013250690347,0.24819019446756954,0.3573687029813992
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,1,171,64,64,9,8,0.6227678571428571,0.16299019607843135,0.2502850912793242,0.37575931944133745
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6fb075ae2305d873c00bb2ff20436d1fe3a61cb4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,0,216,64,64,8,9,0.6040404040404039,0.2040990863672862,0.24914335410489302,0.3586660917034676
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,1,216,64,64,9,8,0.5580357142857143,0.16312079124579126,0.24618432284231503,0.3700632793762195
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3f4824885920af48f9e73f54a2773b54fb71b4d0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,0,312,64,64,8,9,0.6202020202020202,0.18975554530490601,0.24781292913700476,0.35708613665511474
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,1,312,64,64,9,8,0.6495535714285715,0.23451236263736264,0.24699681549289282,0.3718523686088522
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dbbc932203ace9d9e4f275998f543d615845a09b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,0,318,64,64,8,9,0.5808080808080809,0.18207901335032622,0.24927016625015763,0.35882364506064507
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,1,318,64,64,9,8,0.6841517857142857,0.19235554070112895,0.24699577124429756,0.37193497286803323
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f37342e2fdc6da3106911a7eee84804943b7bac0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,0,327,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,1,327,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f80c69c4de35c2ffa09d100bbb5a40044d5ab1b9
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,0,330,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,1,330,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6951b0cd2cf11c32641bd6c62bfda2815a86c6c4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,0,1,64,64,8,9,0.6515151515151514,0.2102140070932201,0.2494412517569102,0.35894589147067324
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,1,1,64,64,9,8,0.6372767857142856,0.18329326923076925,0.24979030945029068,0.37499213381037433
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ffe91e844a891eaec69f6141b648f4ce63dadc11
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
@@ -0,0 +1,59 @@
+# ChatGPT Next-Iteration Brief
+
+Paste this file into ChatGPT to propose the next iteration of topological attention uncertainty features.
+
+## Protocol
+- Dataset: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- Validation split only: CV, CatBoost fitting, and feature selection.
+- Test split only: final comparison. Test features are never used for training or feature selection.
+- Baseline scores are prohibited in topological methods. Only E00/E01/E02 use MSP/entropy.
+- CV folds on validation: `2`
+- Attention symmetrization: `max`
+- Selected layers: `[-1]`
+- Head aggregation: `['mean', 'std', 'max']`
+
+## Baseline Anchors
+- E00 MSP test ROC-AUC: `0.699490`
+- E02 MSP+entropy CatBoost test ROC-AUC: `0.700680`
+
+## Best Test Method
+- Method: `E02`
+- Description: MSP + entropy CatBoost baseline
+- Test ROC-AUC: `0.700680`
+- Delta vs MSP: `0.001190`
+- Delta vs E02: `0.000000`
+- Validation CV mean ROC-AUC: `0.771935`
+- Validation-to-test gap: `0.071254`
+
+## Detailed Result Table
+
+| method_name | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_validation | num_errors_train_validation | num_test | num_errors_test | roc_auc | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_to_test_roc_auc_gap | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.071254 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641497 | -0.057993 | -0.059184 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | -0.006619 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.631973 | -0.067517 | -0.068707 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.000507 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.611905 | -0.087585 | -0.088776 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | -0.033847 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.603912 | -0.095578 | -0.096769 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.040484 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.597279 | -0.102211 | -0.103401 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | -0.000541 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590476 | -0.109014 | -0.110204 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | -0.009438 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.570068 | -0.129422 | -0.130612 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | -0.016006 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+
+
+## Selected Features
+- `E13_validation_cv` selected 2 features:
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v6:silhouette:01:mean`
+- `E13_final_test_model` selected 3 features:
+  - `v6:silhouette:06:std`
+  - `v3:mst_edge_mean:mean`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+
+## Ask For Next Iteration
+Use the table above to propose new topological feature methods that improve test ROC-AUC over E00/E02 without using baseline scores inside topology methods. Pay attention to validation-to-test gaps, feature counts, and which feature families help or overfit.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4cf80af633245997fb81b39f676e7bc89a3bc5da
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
@@ -0,0 +1,15 @@
+method_name,description,feature_families,feature_description,feature_selection_description,num_features,num_train_validation,num_errors_train_validation,num_test,num_errors_test,roc_auc,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02,auprc,brier,ece,validation_cv_mean_roc_auc,validation_cv_std_roc_auc,validation_to_test_roc_auc_gap,validation_cv_mean_auprc,validation_cv_mean_brier,validation_cv_mean_ece,folds
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,17,128,30,0.7006802721088435,0.0011904761904761862,0.0,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.7719347492784993,0.043162657573645805,0.07125447716965572,0.28249381261750073,0.24860159825506023,0.36651328351689655,2
+E00,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.009952844774273273,0.2637038123966042,0.11730281170313839,0.0977017330005765,2
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.009952844774273273,0.2637038123966042,0.37755504119869143,0.480396932930104,2
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,17,128,30,0.6414965986394559,-0.0579931972789115,-0.05918367346938769,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534,0.6348777958152958,0.020754680910638798,-0.006618802824160053,0.21213395397113433,0.2474048723149488,0.3644692526319835,2
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,318,128,17,128,30,0.6319727891156462,-0.0675170068027211,-0.06870748299319729,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041,0.6324799332611832,0.07307503453211894,0.0005071441455369863,0.1872172770257276,0.2481329687472276,0.3653793089643391,2
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,327,128,17,128,30,0.6251700680272109,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.05247468305504022,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,2
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,330,128,17,128,30,0.6251700680272109,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.05247468305504022,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,2
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,17,128,30,0.611904761904762,-0.0875850340136054,-0.08877551020408159,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624,0.5780573593073592,0.0032523850866265566,-0.03384740259740271,0.21955453633881053,0.2480829419381927,0.3652259054004976,2
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature).",3,128,17,128,30,0.6039115646258503,-0.09557823129251708,-0.09676870748299327,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119,0.6443959686147185,0.01006804501080683,0.04048440398886821,0.19675363816199468,0.24961578060360046,0.3669690126405238,2
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,17,128,30,0.597278911564626,-0.10221088435374137,-0.10340136054421756,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722,0.5967374639249639,0.03681253512264922,-0.0005414476396621293,0.18944576057373302,0.24923764287344685,0.36656401121136833,2
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,17,128,30,0.5904761904761905,-0.10901360544217686,-0.11020408163265305,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614,0.5810380591630591,0.03253022809192429,-0.009438131313131426,0.18360993880653873,0.24766383847360401,0.3643646855398436,2
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,17,128,30,0.5700680272108843,-0.129421768707483,-0.1306122448979592,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072,0.5540618235930735,0.03068242695692437,-0.0160062036178108,0.16250304258829384,0.24989168094749206,0.36723277520935826,2
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5653061224489796,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,-0.04294185477221191,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,2
+E03,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5653061224489796,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,-0.04294185477221191,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,2
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4dc5e7cc97d9972145d546a0f6ea0610a07fb34b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
@@ -0,0 +1,16 @@
+| method_name | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_validation | num_errors_train_validation | num_test | num_errors_test | roc_auc | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_to_test_roc_auc_gap | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.071254 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641497 | -0.057993 | -0.059184 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | -0.006619 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.631973 | -0.067517 | -0.068707 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.000507 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.611905 | -0.087585 | -0.088776 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | -0.033847 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.603912 | -0.095578 | -0.096769 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.040484 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.597279 | -0.102211 | -0.103401 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | -0.000541 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590476 | -0.109014 | -0.110204 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | -0.009438 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.570068 | -0.129422 | -0.130612 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | -0.016006 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3ea92d4fcacd359c6c50e1536f3db54d74b84276
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,149 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+cv:
+  outer_folds: 2
+  stratify_by: error
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 3
+  max_pairs: 3
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/run_report.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8f86ef0f715639ff6b3cc9adab6c7140be4f32b5
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Topological Attention Uncertainty Run Summary
+
+- Dataset config: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Validation split is used for CV, feature selection, and CatBoost fitting.
+- Test split is used only once for final method comparison; no test rows train CatBoost.
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- CV folds: `2`
+- Baselines: MSP and normalized predictive entropy only.
+- Baseline scores are used only by E00, E01, and E02; E03-E13 are topology-only.
+- Attention preprocessing: `max` symmetrization, distance `1 - W`.
+- Layer selection: `[-1]`
+
+## Test Summary Metrics
+
+| experiment | description | split | num_features | num_train_validation | num_test | num_errors_train_validation | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | validation_cv_mean_num_features | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2.000000 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 1.000000 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 1.000000 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641497 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 312.000000 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | test | 318 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.631973 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 318.000000 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | test | 327 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 327.000000 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | test | 330 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 330.000000 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.611905 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 135.000000 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.603912 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 1.000000 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.597279 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 171.000000 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590476 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 216.000000 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.570068 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 111.000000 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 |
+
+
+## Experiment Matrix
+- `E00`: MSP standalone baseline
+- `E01`: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- `E02`: MSP + entropy CatBoost baseline
+- `E03`: V1 threshold graph topology only
+- `E04`: V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features
+- `E05`: V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features
+- `E06`: V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features
+- `E07`: V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features
+- `E08`: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- `E09`: V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features
+- `E10`: V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features
+- `E11`: V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features
+- `E12`: V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features
+- `E13`: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+
+## Notes
+- H0 persistence is computed exactly from MST lifetimes for the Vietoris-Rips 0-dimensional case.
+- H1 and diagram-distance features use a lightweight graph-filtration proxy unless a PH backend is added later.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d9478f5b6d7344b52be15cdcbfd9c5c18756e81d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
@@ -0,0 +1,11 @@
+{
+  "E13_validation_cv": [
+    "v6:betti:08:std",
+    "v6:silhouette:01:mean"
+  ],
+  "E13_final_test_model": [
+    "v6:silhouette:06:std",
+    "v3:mst_edge_mean:mean",
+    "v3:leaf_ratio:mean"
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/summary.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..75de2bfab11abc862bed1f66ef6238df6213e154
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
@@ -0,0 +1,15 @@
+experiment,description,split,num_features,num_train_validation,num_test,num_errors_train_validation,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,validation_cv_mean_roc_auc,validation_cv_std_roc_auc,validation_cv_mean_auprc,validation_cv_mean_brier,validation_cv_mean_ece,validation_cv_mean_num_features,folds
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.7719347492784993,0.043162657573645805,0.28249381261750073,0.24860159825506023,0.36651328351689655,2.0,2
+E00,MSP standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.2637038123966042,0.11730281170313839,0.0977017330005765,1.0,2
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.2637038123966042,0.37755504119869143,0.480396932930104,1.0,2
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,test,312,128,128,17,30,0.6414965986394559,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534,0.6348777958152958,0.020754680910638798,0.21213395397113433,0.2474048723149488,0.3644692526319835,312.0,2
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,test,318,128,128,17,30,0.6319727891156462,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041,0.6324799332611832,0.07307503453211894,0.1872172770257276,0.2481329687472276,0.3653793089643391,318.0,2
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,test,327,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,327.0,2
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,test,330,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,330.0,2
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,test,135,128,128,17,30,0.611904761904762,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624,0.5780573593073592,0.0032523850866265566,0.21955453633881053,0.2480829419381927,0.3652259054004976,135.0,2
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,test,3,128,128,17,30,0.6039115646258503,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119,0.6443959686147185,0.01006804501080683,0.19675363816199468,0.24961578060360046,0.3669690126405238,1.0,2
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,test,171,128,128,17,30,0.597278911564626,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722,0.5967374639249639,0.03681253512264922,0.18944576057373302,0.24923764287344685,0.36656401121136833,171.0,2
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,test,216,128,128,17,30,0.5904761904761905,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614,0.5810380591630591,0.03253022809192429,0.18360993880653873,0.24766383847360401,0.3643646855398436,216.0,2
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,test,111,128,128,17,30,0.5700680272108843,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072,0.5540618235930735,0.03068242695692437,0.16250304258829384,0.24989168094749206,0.36723277520935826,111.0,2
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,90.0,2
+E03,V1 threshold graph topology only,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,90.0,2
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/summary.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/summary.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..64fb0d0c4087507caed9934a1940d4fc9cf410a0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/summary.md
@@ -0,0 +1,16 @@
+| experiment | description | split | num_features | num_train_validation | num_test | num_errors_train_validation | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | validation_cv_mean_num_features | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2.000000 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 1.000000 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 1.000000 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641497 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 312.000000 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | test | 318 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.631973 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 318.000000 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | test | 327 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 327.000000 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | test | 330 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 330.000000 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.611905 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 135.000000 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.603912 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 1.000000 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.597279 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 171.000000 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590476 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 216.000000 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.570068 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 111.000000 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c48a75a5f5198c7c751d4dd0cb3f607c699471b8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4d480ce3f8eae66e18517f93a281ed2c360c7c1e10ce17547dc6a89d94899283
+size 1032
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a97aed680a07e52134953179399531dc61d6c1d2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ba780f2126fd19522fc88477ed10cc01dfe38dd6563f62e5066c69ab47529ada
+size 466883
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c9f618d38c4df1053bdd3b5f409b8055bddf6e76
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
@@ -0,0 +1,15 @@
+experiment,description,split,num_features,num_train_validation,num_test,num_errors_train_validation,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307
+E03,V1 threshold graph topology only,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,test,111,128,128,17,30,0.5700680272108843,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,test,135,128,128,17,30,0.611904761904762,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,test,171,128,128,17,30,0.597278911564626,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,test,216,128,128,17,30,0.5904761904761905,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,test,312,128,128,17,30,0.6414965986394559,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,test,318,128,128,17,30,0.6319727891156462,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,test,327,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,test,330,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,test,3,128,128,17,30,0.6039115646258503,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/validation_cv_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/validation_cv_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b1d69bd981fbb517eaa466c3a6dc8e9e8ffdedc7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/validation_cv_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,29 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.13257724608128596,0.10107500851154329
+E00,MSP standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.10202837732499082,0.09432845748960972
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.41957766764370463,0.5086005225072432
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.33553241475367823,0.4521933433529648
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,0,2,64,64,8,9,0.7414141414141414,0.28189238713976345,0.24859840260795557,0.3589622510960081
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,1,2,64,64,9,8,0.8024553571428571,0.28309523809523807,0.2486047939021649,0.374064315937785
+E03,V1 threshold graph topology only,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E03,V1 threshold graph topology only,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,0,111,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.16858381261982164,0.2505207075680807,0.36030534030271233
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,1,111,64,64,9,8,0.5323660714285714,0.15642227255676605,0.24926265432690342,0.3741602101160042
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,0,135,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.17061988936988937,0.24971287713225424,0.3593605599209857
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,1,135,64,64,9,8,0.5803571428571429,0.2684891833077317,0.24645300674413112,0.3710912508800095
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,0,171,64,64,8,9,0.5707070707070707,0.2159013250690347,0.24819019446756954,0.3573687029813992
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,1,171,64,64,9,8,0.6227678571428571,0.16299019607843135,0.2502850912793242,0.37575931944133745
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,0,216,64,64,8,9,0.6040404040404039,0.2040990863672862,0.24914335410489302,0.3586660917034676
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,1,216,64,64,9,8,0.5580357142857143,0.16312079124579126,0.24618432284231503,0.3700632793762195
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,0,312,64,64,8,9,0.6202020202020202,0.18975554530490601,0.24781292913700476,0.35708613665511474
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,1,312,64,64,9,8,0.6495535714285715,0.23451236263736264,0.24699681549289282,0.3718523686088522
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,0,318,64,64,8,9,0.5808080808080809,0.18207901335032622,0.24927016625015763,0.35882364506064507
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,1,318,64,64,9,8,0.6841517857142857,0.19235554070112895,0.24699577124429756,0.37193497286803323
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,0,327,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,1,327,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,0,330,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,1,330,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,0,1,64,64,8,9,0.6515151515151514,0.2102140070932201,0.2494412517569102,0.35894589147067324
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,1,1,64,64,9,8,0.6372767857142856,0.18329326923076925,0.24979030945029068,0.37499213381037433
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2beae7e5300b588be08a7d36ec5ac3da542e3de7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-10-26_ddc77abaabfd4fdda23cf91bc889092f/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d3ed90220685b41673df5af2070b0c9eb1f3caa84608ce8386196592d96a0be1
+size 458228
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c30cdcd2f74623bef1ec2faea9e9ccfeb12794f6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,149 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+cv:
+  outer_folds: 2
+  stratify_by: error
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 3
+  max_pairs: 3
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6b3ca0968847db9462f96393005ce424c122fb06
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,168 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - inference.max_batches=16
+    - cv.outer_folds=2
+    - catboost.iterations=30
+    - catboost.early_stopping_rounds=5
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: catboost.early_stopping_rounds=5,catboost.iterations=30,cv.outer_folds=2,experiment=topology_steps/roberta_cola,extras.print_config=false,inference.max_batches=16
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1f51a0f48f31f9fa4d31b7394d554bb0b353b581
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,6 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- inference.max_batches=16
+- cv.outer_folds=2
+- catboost.iterations=30
+- catboost.early_stopping_rounds=5
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..93945806035181ef15aa1a56a0c682da06f6a7c6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,4 @@
+[2026-05-11 14:15:53,810][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:15:53,907][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:16:04,309][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:16:04,400][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c568202cec614f67e33e6b696d8be1142a3b29d3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E00_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.13257724608128596,0.10107500851154329
+E00,MSP standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.10202837732499082,0.09432845748960972
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5b00cd8f62dd8650455047e3c7ddc633c9a31e0b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E01_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.41957766764370463,0.5086005225072432
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.33553241475367823,0.4521933433529648
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ba628ef8e77c67fcba149d802d8543edf57f5ece
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E02_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,0,2,64,64,8,9,0.7414141414141414,0.28189238713976345,0.24859840260795557,0.3589622510960081
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,1,2,64,64,9,8,0.8024553571428571,0.28309523809523807,0.2486047939021649,0.374064315937785
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..87b3f9528aa85d8b475a494dc13e667908375cb2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E03_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E03,V1 threshold graph topology only,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E03,V1 threshold graph topology only,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..027a3498bfbcd9605257607437c082297754bcfc
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E04_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f9e98db0d40a705c24f01d98b0c334d6ab931d55
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E05_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,0,111,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.16858381261982164,0.2505207075680807,0.36030534030271233
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,1,111,64,64,9,8,0.5323660714285714,0.15642227255676605,0.24926265432690342,0.3741602101160042
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b847a17d5aa69ccf169c2b8ef1b72915f4bbb45c
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E06_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,0,135,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.17061988936988937,0.24971287713225424,0.3593605599209857
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,1,135,64,64,9,8,0.5803571428571429,0.2684891833077317,0.24645300674413112,0.3710912508800095
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c760ee16d4c457064150d39198a46cd775751c3b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E07_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,0,171,64,64,8,9,0.5707070707070707,0.2159013250690347,0.24819019446756954,0.3573687029813992
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,1,171,64,64,9,8,0.6227678571428571,0.16299019607843135,0.2502850912793242,0.37575931944133745
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6fb075ae2305d873c00bb2ff20436d1fe3a61cb4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E08_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,0,216,64,64,8,9,0.6040404040404039,0.2040990863672862,0.24914335410489302,0.3586660917034676
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,1,216,64,64,9,8,0.5580357142857143,0.16312079124579126,0.24618432284231503,0.3700632793762195
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3f4824885920af48f9e73f54a2773b54fb71b4d0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E09_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,0,312,64,64,8,9,0.6202020202020202,0.18975554530490601,0.24781292913700476,0.35708613665511474
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,1,312,64,64,9,8,0.6495535714285715,0.23451236263736264,0.24699681549289282,0.3718523686088522
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dbbc932203ace9d9e4f275998f543d615845a09b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E10_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,0,318,64,64,8,9,0.5808080808080809,0.18207901335032622,0.24927016625015763,0.35882364506064507
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,1,318,64,64,9,8,0.6841517857142857,0.19235554070112895,0.24699577124429756,0.37193497286803323
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f37342e2fdc6da3106911a7eee84804943b7bac0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E11_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,0,327,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,1,327,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f80c69c4de35c2ffa09d100bbb5a40044d5ab1b9
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E12_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,0,330,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,1,330,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6951b0cd2cf11c32641bd6c62bfda2815a86c6c4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/E13_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,0,1,64,64,8,9,0.6515151515151514,0.2102140070932201,0.2494412517569102,0.35894589147067324
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,1,1,64,64,9,8,0.6372767857142856,0.18329326923076925,0.24979030945029068,0.37499213381037433
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ffe91e844a891eaec69f6141b648f4ce63dadc11
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
@@ -0,0 +1,59 @@
+# ChatGPT Next-Iteration Brief
+
+Paste this file into ChatGPT to propose the next iteration of topological attention uncertainty features.
+
+## Protocol
+- Dataset: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- Validation split only: CV, CatBoost fitting, and feature selection.
+- Test split only: final comparison. Test features are never used for training or feature selection.
+- Baseline scores are prohibited in topological methods. Only E00/E01/E02 use MSP/entropy.
+- CV folds on validation: `2`
+- Attention symmetrization: `max`
+- Selected layers: `[-1]`
+- Head aggregation: `['mean', 'std', 'max']`
+
+## Baseline Anchors
+- E00 MSP test ROC-AUC: `0.699490`
+- E02 MSP+entropy CatBoost test ROC-AUC: `0.700680`
+
+## Best Test Method
+- Method: `E02`
+- Description: MSP + entropy CatBoost baseline
+- Test ROC-AUC: `0.700680`
+- Delta vs MSP: `0.001190`
+- Delta vs E02: `0.000000`
+- Validation CV mean ROC-AUC: `0.771935`
+- Validation-to-test gap: `0.071254`
+
+## Detailed Result Table
+
+| method_name | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_validation | num_errors_train_validation | num_test | num_errors_test | roc_auc | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_to_test_roc_auc_gap | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.071254 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641497 | -0.057993 | -0.059184 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | -0.006619 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.631973 | -0.067517 | -0.068707 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.000507 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.611905 | -0.087585 | -0.088776 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | -0.033847 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.603912 | -0.095578 | -0.096769 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.040484 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.597279 | -0.102211 | -0.103401 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | -0.000541 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590476 | -0.109014 | -0.110204 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | -0.009438 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.570068 | -0.129422 | -0.130612 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | -0.016006 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+
+
+## Selected Features
+- `E13_validation_cv` selected 2 features:
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v6:silhouette:01:mean`
+- `E13_final_test_model` selected 3 features:
+  - `v6:silhouette:06:std`
+  - `v3:mst_edge_mean:mean`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+
+## Ask For Next Iteration
+Use the table above to propose new topological feature methods that improve test ROC-AUC over E00/E02 without using baseline scores inside topology methods. Pay attention to validation-to-test gaps, feature counts, and which feature families help or overfit.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4cf80af633245997fb81b39f676e7bc89a3bc5da
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
@@ -0,0 +1,15 @@
+method_name,description,feature_families,feature_description,feature_selection_description,num_features,num_train_validation,num_errors_train_validation,num_test,num_errors_test,roc_auc,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02,auprc,brier,ece,validation_cv_mean_roc_auc,validation_cv_std_roc_auc,validation_to_test_roc_auc_gap,validation_cv_mean_auprc,validation_cv_mean_brier,validation_cv_mean_ece,folds
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,17,128,30,0.7006802721088435,0.0011904761904761862,0.0,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.7719347492784993,0.043162657573645805,0.07125447716965572,0.28249381261750073,0.24860159825506023,0.36651328351689655,2
+E00,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.009952844774273273,0.2637038123966042,0.11730281170313839,0.0977017330005765,2
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.009952844774273273,0.2637038123966042,0.37755504119869143,0.480396932930104,2
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,17,128,30,0.6414965986394559,-0.0579931972789115,-0.05918367346938769,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534,0.6348777958152958,0.020754680910638798,-0.006618802824160053,0.21213395397113433,0.2474048723149488,0.3644692526319835,2
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,318,128,17,128,30,0.6319727891156462,-0.0675170068027211,-0.06870748299319729,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041,0.6324799332611832,0.07307503453211894,0.0005071441455369863,0.1872172770257276,0.2481329687472276,0.3653793089643391,2
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,327,128,17,128,30,0.6251700680272109,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.05247468305504022,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,2
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,330,128,17,128,30,0.6251700680272109,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.05247468305504022,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,2
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,17,128,30,0.611904761904762,-0.0875850340136054,-0.08877551020408159,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624,0.5780573593073592,0.0032523850866265566,-0.03384740259740271,0.21955453633881053,0.2480829419381927,0.3652259054004976,2
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature).",3,128,17,128,30,0.6039115646258503,-0.09557823129251708,-0.09676870748299327,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119,0.6443959686147185,0.01006804501080683,0.04048440398886821,0.19675363816199468,0.24961578060360046,0.3669690126405238,2
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,17,128,30,0.597278911564626,-0.10221088435374137,-0.10340136054421756,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722,0.5967374639249639,0.03681253512264922,-0.0005414476396621293,0.18944576057373302,0.24923764287344685,0.36656401121136833,2
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,17,128,30,0.5904761904761905,-0.10901360544217686,-0.11020408163265305,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614,0.5810380591630591,0.03253022809192429,-0.009438131313131426,0.18360993880653873,0.24766383847360401,0.3643646855398436,2
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,17,128,30,0.5700680272108843,-0.129421768707483,-0.1306122448979592,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072,0.5540618235930735,0.03068242695692437,-0.0160062036178108,0.16250304258829384,0.24989168094749206,0.36723277520935826,2
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5653061224489796,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,-0.04294185477221191,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,2
+E03,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5653061224489796,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,-0.04294185477221191,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,2
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4dc5e7cc97d9972145d546a0f6ea0610a07fb34b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
@@ -0,0 +1,16 @@
+| method_name | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_validation | num_errors_train_validation | num_test | num_errors_test | roc_auc | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_to_test_roc_auc_gap | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.071254 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2 |
+| E00 | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 2 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 2 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641497 | -0.057993 | -0.059184 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | -0.006619 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 2 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.631973 | -0.067517 | -0.068707 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.000507 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 2 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.611905 | -0.087585 | -0.088776 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | -0.033847 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 2 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.603912 | -0.095578 | -0.096769 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.040484 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 2 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.597279 | -0.102211 | -0.103401 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | -0.000541 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 2 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590476 | -0.109014 | -0.110204 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | -0.009438 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 2 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.570068 | -0.129422 | -0.130612 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | -0.016006 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 2 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7c85197d69e332c39564eb31e4ab163f21c38356
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,149 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+cv:
+  outer_folds: 2
+  stratify_by: error
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 3
+  max_pairs: 3
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/run_report.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0233d35d5f7d2fb66a0f21b03589755865ac5978
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# Topological Attention Uncertainty Run Summary
+
+- Dataset config: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Validation split is used for CV, feature selection, and CatBoost fitting.
+- Test split is used only once for final method comparison; no test rows train CatBoost.
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- CV folds: `2`
+- Baselines: MSP and normalized predictive entropy only.
+- Baseline scores are used only by E00, E01, and E02; E03-E13 are topology-only.
+- Attention preprocessing: `max` symmetrization, distance `1 - W`.
+- Layer selection: `[-1]`
+
+## Test Summary Metrics
+
+| experiment | description | split | num_features | num_train_validation | num_test | num_errors_train_validation | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | validation_cv_mean_num_features | folds | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2.000000 | 2 | 0.001190 | 0.000000 |
+| E00 | MSP standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641497 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 312.000000 | 2 | -0.057993 | -0.059184 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | test | 318 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.631973 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 318.000000 | 2 | -0.067517 | -0.068707 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | test | 327 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 327.000000 | 2 | -0.074320 | -0.075510 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | test | 330 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 330.000000 | 2 | -0.074320 | -0.075510 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.611905 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 135.000000 | 2 | -0.087585 | -0.088776 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.603912 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 1.000000 | 2 | -0.095578 | -0.096769 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.597279 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 171.000000 | 2 | -0.102211 | -0.103401 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590476 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 216.000000 | 2 | -0.109014 | -0.110204 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.570068 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 111.000000 | 2 | -0.129422 | -0.130612 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 | -0.134184 | -0.135374 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 | -0.134184 | -0.135374 |
+
+
+## Experiment Matrix
+- `E00`: MSP standalone baseline
+- `E01`: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- `E02`: MSP + entropy CatBoost baseline
+- `E03`: V1 threshold graph topology only
+- `E04`: V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features
+- `E05`: V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features
+- `E06`: V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features
+- `E07`: V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features
+- `E08`: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- `E09`: V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features
+- `E10`: V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features
+- `E11`: V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features
+- `E12`: V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features
+- `E13`: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+
+## Notes
+- H0 persistence is computed exactly from MST lifetimes for the Vietoris-Rips 0-dimensional case.
+- H1 and diagram-distance features use a lightweight graph-filtration proxy unless a PH backend is added later.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d9478f5b6d7344b52be15cdcbfd9c5c18756e81d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
@@ -0,0 +1,11 @@
+{
+  "E13_validation_cv": [
+    "v6:betti:08:std",
+    "v6:silhouette:01:mean"
+  ],
+  "E13_final_test_model": [
+    "v6:silhouette:06:std",
+    "v3:mst_edge_mean:mean",
+    "v3:leaf_ratio:mean"
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/summary.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e3da52c92705fbf14946c7d1d977a7e1554c2901
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
@@ -0,0 +1,15 @@
+experiment,description,split,num_features,num_train_validation,num_test,num_errors_train_validation,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,validation_cv_mean_roc_auc,validation_cv_std_roc_auc,validation_cv_mean_auprc,validation_cv_mean_brier,validation_cv_mean_ece,validation_cv_mean_num_features,folds,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.7719347492784993,0.043162657573645805,0.28249381261750073,0.24860159825506023,0.36651328351689655,2.0,2,0.0011904761904761862,0.0
+E00,MSP standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.2637038123966042,0.11730281170313839,0.0977017330005765,1.0,2,0.0,-0.0011904761904761862
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.2637038123966042,0.37755504119869143,0.480396932930104,1.0,2,0.0,-0.0011904761904761862
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,test,312,128,128,17,30,0.6414965986394559,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534,0.6348777958152958,0.020754680910638798,0.21213395397113433,0.2474048723149488,0.3644692526319835,312.0,2,-0.0579931972789115,-0.05918367346938769
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,test,318,128,128,17,30,0.6319727891156462,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041,0.6324799332611832,0.07307503453211894,0.1872172770257276,0.2481329687472276,0.3653793089643391,318.0,2,-0.0675170068027211,-0.06870748299319729
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,test,327,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,327.0,2,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,test,330,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,330.0,2,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,test,135,128,128,17,30,0.611904761904762,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624,0.5780573593073592,0.0032523850866265566,0.21955453633881053,0.2480829419381927,0.3652259054004976,135.0,2,-0.0875850340136054,-0.08877551020408159
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,test,3,128,128,17,30,0.6039115646258503,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119,0.6443959686147185,0.01006804501080683,0.19675363816199468,0.24961578060360046,0.3669690126405238,1.0,2,-0.09557823129251708,-0.09676870748299327
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,test,171,128,128,17,30,0.597278911564626,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722,0.5967374639249639,0.03681253512264922,0.18944576057373302,0.24923764287344685,0.36656401121136833,171.0,2,-0.10221088435374137,-0.10340136054421756
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,test,216,128,128,17,30,0.5904761904761905,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614,0.5810380591630591,0.03253022809192429,0.18360993880653873,0.24766383847360401,0.3643646855398436,216.0,2,-0.10901360544217686,-0.11020408163265305
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,test,111,128,128,17,30,0.5700680272108843,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072,0.5540618235930735,0.03068242695692437,0.16250304258829384,0.24989168094749206,0.36723277520935826,111.0,2,-0.129421768707483,-0.1306122448979592
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,90.0,2,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394
+E03,V1 threshold graph topology only,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,90.0,2,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/summary.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/summary.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..acd7e38644e4b7b89b9c26b62aedb73175ee9837
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/summary.md
@@ -0,0 +1,16 @@
+| experiment | description | split | num_features | num_train_validation | num_test | num_errors_train_validation | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | validation_cv_mean_roc_auc | validation_cv_std_roc_auc | validation_cv_mean_auprc | validation_cv_mean_brier | validation_cv_mean_ece | validation_cv_mean_num_features | folds | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2.000000 | 2 | 0.001190 | 0.000000 |
+| E00 | MSP standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641497 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 312.000000 | 2 | -0.057993 | -0.059184 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | test | 318 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.631973 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 318.000000 | 2 | -0.067517 | -0.068707 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | test | 327 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 327.000000 | 2 | -0.074320 | -0.075510 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | test | 330 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 330.000000 | 2 | -0.074320 | -0.075510 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.611905 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 135.000000 | 2 | -0.087585 | -0.088776 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.603912 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 1.000000 | 2 | -0.095578 | -0.096769 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.597279 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 171.000000 | 2 | -0.102211 | -0.103401 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590476 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 216.000000 | 2 | -0.109014 | -0.110204 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.570068 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 111.000000 | 2 | -0.129422 | -0.130612 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 | -0.134184 | -0.135374 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 | -0.134184 | -0.135374 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c48a75a5f5198c7c751d4dd0cb3f607c699471b8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4d480ce3f8eae66e18517f93a281ed2c360c7c1e10ce17547dc6a89d94899283
+size 1032
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a97aed680a07e52134953179399531dc61d6c1d2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ba780f2126fd19522fc88477ed10cc01dfe38dd6563f62e5066c69ab47529ada
+size 466883
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c9f618d38c4df1053bdd3b5f409b8055bddf6e76
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
@@ -0,0 +1,15 @@
+experiment,description,split,num_features,num_train_validation,num_test,num_errors_train_validation,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307
+E03,V1 threshold graph topology only,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,test,111,128,128,17,30,0.5700680272108843,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,test,135,128,128,17,30,0.611904761904762,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,test,171,128,128,17,30,0.597278911564626,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,test,216,128,128,17,30,0.5904761904761905,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,test,312,128,128,17,30,0.6414965986394559,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,test,318,128,128,17,30,0.6319727891156462,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,test,327,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,test,330,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,test,3,128,128,17,30,0.6039115646258503,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/validation_cv_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/validation_cv_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b1d69bd981fbb517eaa466c3a6dc8e9e8ffdedc7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/validation_cv_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,29 @@
+experiment,description,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.13257724608128596,0.10107500851154329
+E00,MSP standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.10202837732499082,0.09432845748960972
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.41957766764370463,0.5086005225072432
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.33553241475367823,0.4521933433529648
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,0,2,64,64,8,9,0.7414141414141414,0.28189238713976345,0.24859840260795557,0.3589622510960081
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,1,2,64,64,9,8,0.8024553571428571,0.28309523809523807,0.2486047939021649,0.374064315937785
+E03,V1 threshold graph topology only,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E03,V1 threshold graph topology only,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,0,111,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.16858381261982164,0.2505207075680807,0.36030534030271233
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,1,111,64,64,9,8,0.5323660714285714,0.15642227255676605,0.24926265432690342,0.3741602101160042
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,0,135,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.17061988936988937,0.24971287713225424,0.3593605599209857
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,1,135,64,64,9,8,0.5803571428571429,0.2684891833077317,0.24645300674413112,0.3710912508800095
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,0,171,64,64,8,9,0.5707070707070707,0.2159013250690347,0.24819019446756954,0.3573687029813992
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,1,171,64,64,9,8,0.6227678571428571,0.16299019607843135,0.2502850912793242,0.37575931944133745
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,0,216,64,64,8,9,0.6040404040404039,0.2040990863672862,0.24914335410489302,0.3586660917034676
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,1,216,64,64,9,8,0.5580357142857143,0.16312079124579126,0.24618432284231503,0.3700632793762195
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,0,312,64,64,8,9,0.6202020202020202,0.18975554530490601,0.24781292913700476,0.35708613665511474
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,1,312,64,64,9,8,0.6495535714285715,0.23451236263736264,0.24699681549289282,0.3718523686088522
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,0,318,64,64,8,9,0.5808080808080809,0.18207901335032622,0.24927016625015763,0.35882364506064507
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,1,318,64,64,9,8,0.6841517857142857,0.19235554070112895,0.24699577124429756,0.37193497286803323
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,0,327,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,1,327,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,0,330,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,1,330,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,0,1,64,64,8,9,0.6515151515151514,0.2102140070932201,0.2494412517569102,0.35894589147067324
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,1,1,64,64,9,8,0.6372767857142856,0.18329326923076925,0.24979030945029068,0.37499213381037433
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2beae7e5300b588be08a7d36ec5ac3da542e3de7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-15-51_9639c9bc69ea4f889744a707f6057a8b/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d3ed90220685b41673df5af2070b0c9eb1f3caa84608ce8386196592d96a0be1
+size 458228
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8cb9777b7a97ae7422efb67ff0dd7435d89c9b0f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,153 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+cv:
+  outer_folds: 2
+  stratify_by: error
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 3
+  max_pairs: 3
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c549caf52e77424dff95260a32242d0dac3b59f4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,168 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - inference.max_batches=16
+    - cv.outer_folds=2
+    - catboost.iterations=30
+    - catboost.early_stopping_rounds=5
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: catboost.early_stopping_rounds=5,catboost.iterations=30,cv.outer_folds=2,experiment=topology_steps/roberta_cola,extras.print_config=false,inference.max_batches=16
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1f51a0f48f31f9fa4d31b7394d554bb0b353b581
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,6 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- inference.max_batches=16
+- cv.outer_folds=2
+- catboost.iterations=30
+- catboost.early_stopping_rounds=5
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8743d623b8ce061e7347fee256a0537297678bcd
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,6 @@
+[2026-05-11 14:29:05,170][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:29:05,258][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:29:15,153][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:29:15,247][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:29:24,515][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:29:24,608][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9a54be2b64d6ce6b49708d1877c5ff3ac1dea356
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
@@ -0,0 +1,119 @@
+# ChatGPT Next-Iteration Brief
+
+Paste this file into ChatGPT to propose the next iteration of topological attention uncertainty features.
+
+## Protocol
+- Dataset: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, CV, CatBoost fitting, and feature selection use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split only: final comparison. Test features are never used for training or feature selection.
+- Baseline scores are prohibited in topological methods. Only E00/E01/E02 use MSP/entropy.
+- CV folds inside each training source: `2`
+- Attention symmetrization: `max`
+- Selected layers: `[-1]`
+- Head aggregation: `['mean', 'std', 'max']`
+
+## Baseline Anchors
+- E00 MSP test ROC-AUC: `0.699490`
+- E02 MSP+entropy CatBoost test ROC-AUC: `0.694898`
+
+## Best Test Method
+- Method: `E08`
+- Training source: `train`
+- Description: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- Test ROC-AUC: `0.704762`
+- Delta vs MSP: `0.005272`
+- Delta vs E02: `0.009864`
+- CV mean ROC-AUC on training source: `0.640271`
+- CV-to-test gap: `-0.064490`
+
+## Detailed Result Table
+
+| method_name | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | brier | ece | cv_mean_roc_auc | cv_std_roc_auc | cv_to_test_roc_auc_gap | cv_mean_auprc | cv_mean_brier | cv_mean_ece | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E08 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.704762 | 0.005272 | 0.009864 | 0.381378 | 0.236528 | 0.256943 | 0.640271 | 0.028796 | -0.064490 | 0.283665 | 0.247387 | 0.294473 | 2 |
+| E02 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.071254 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2 |
+| E01 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.830317 | 0.092788 | 0.130827 | 0.569570 | 0.322866 | 0.408737 | 2 |
+| E01 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 2 |
+| E00 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 2 |
+| E00 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.779421 | 0.000540 | 0.079931 | 0.401045 | 0.123272 | 0.054600 | 2 |
+| E01 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.779421 | 0.000540 | 0.079931 | 0.401045 | 0.350210 | 0.442192 | 2 |
+| E00 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.830317 | 0.092788 | 0.130827 | 0.569570 | 0.129241 | 0.075035 | 2 |
+| E02 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.696769 | -0.002721 | 0.000000 | 0.367413 | 0.229414 | 0.247458 | 0.780039 | 0.019981 | 0.083270 | 0.379794 | 0.246308 | 0.329600 | 2 |
+| E02 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.694898 | -0.004592 | 0.000000 | 0.337188 | 0.236129 | 0.252380 | 0.827300 | 0.107719 | 0.132402 | 0.537080 | 0.248289 | 0.295870 | 2 |
+| E07 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.678571 | -0.020918 | -0.016327 | 0.331238 | 0.236916 | 0.253957 | 0.683258 | 0.072524 | 0.004686 | 0.334741 | 0.244958 | 0.290608 | 2 |
+| E12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.672789 | -0.026701 | -0.022109 | 0.359554 | 0.238910 | 0.258144 | 0.605204 | 0.073057 | -0.067585 | 0.283509 | 0.248429 | 0.295319 | 2 |
+| E11 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.672789 | -0.026701 | -0.022109 | 0.359554 | 0.238910 | 0.258144 | 0.605204 | 0.073057 | -0.067585 | 0.283509 | 0.248429 | 0.295319 | 2 |
+| E10 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.671769 | -0.027721 | -0.023129 | 0.354389 | 0.239128 | 0.258625 | 0.581071 | 0.021864 | -0.090698 | 0.280503 | 0.247325 | 0.293575 | 2 |
+| E13 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 5 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.671769 | -0.027721 | -0.023129 | 0.370546 | 0.249073 | 0.270634 | 0.628582 | 0.052793 | -0.043187 | 0.273623 | 0.249833 | 0.296937 | 2 |
+| E09 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.670748 | -0.028741 | -0.026020 | 0.331672 | 0.240087 | 0.258474 | 0.636754 | 0.003281 | -0.033994 | 0.262072 | 0.244408 | 0.326126 | 2 |
+| E13 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 8 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.665306 | -0.034184 | -0.031463 | 0.306308 | 0.243692 | 0.263270 | 0.673213 | 0.002385 | 0.007907 | 0.288451 | 0.250137 | 0.333518 | 2 |
+| E11 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.659184 | -0.040306 | -0.037585 | 0.311637 | 0.238220 | 0.257784 | 0.652818 | 0.037522 | -0.006365 | 0.325635 | 0.246017 | 0.328493 | 2 |
+| E12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.659184 | -0.040306 | -0.037585 | 0.311637 | 0.238220 | 0.257784 | 0.652818 | 0.037522 | -0.006365 | 0.325635 | 0.246017 | 0.328493 | 2 |
+| E09 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.657483 | -0.042007 | -0.037415 | 0.316628 | 0.240856 | 0.258400 | 0.594268 | 0.070391 | -0.063215 | 0.314050 | 0.248149 | 0.295059 | 2 |
+| E10 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.657483 | -0.042007 | -0.039286 | 0.311238 | 0.238332 | 0.256957 | 0.615571 | 0.013335 | -0.041912 | 0.233962 | 0.247934 | 0.330332 | 2 |
+| E07 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.648639 | -0.050850 | -0.048129 | 0.319003 | 0.241788 | 0.259331 | 0.620602 | 0.012277 | -0.028037 | 0.286702 | 0.248160 | 0.330096 | 2 |
+| E04 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.646939 | -0.052551 | -0.047959 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.512443 | 0.046394 | -0.134495 | 0.206273 | 0.249135 | 0.295457 | 2 |
+| E03 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.646939 | -0.052551 | -0.047959 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.512443 | 0.046394 | -0.134495 | 0.206273 | 0.249135 | 0.295457 | 2 |
+| E08 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.644898 | -0.054592 | -0.051871 | 0.326714 | 0.241921 | 0.260386 | 0.624149 | 0.016970 | -0.020749 | 0.231664 | 0.248756 | 0.331178 | 2 |
+| E09 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641497 | -0.057993 | -0.059184 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | -0.006619 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 2 |
+| E06 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.637075 | -0.062415 | -0.057823 | 0.308781 | 0.243952 | 0.263212 | 0.639140 | 0.051727 | 0.002065 | 0.303233 | 0.245371 | 0.291689 | 2 |
+| E06 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.636054 | -0.063435 | -0.060714 | 0.339981 | 0.242889 | 0.261628 | 0.595351 | 0.006453 | -0.040703 | 0.253753 | 0.248888 | 0.331281 | 2 |
+| E10 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.631973 | -0.067517 | -0.068707 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.000507 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 2 |
+| E11 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E03 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.613946 | -0.085544 | -0.082823 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.556139 | 0.067567 | -0.057806 | 0.194049 | 0.249144 | 0.331210 | 2 |
+| E04 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.613946 | -0.085544 | -0.082823 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.556139 | 0.067567 | -0.057806 | 0.194049 | 0.249144 | 0.331210 | 2 |
+| E06 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.611905 | -0.087585 | -0.088776 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | -0.033847 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 2 |
+| E05 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.609184 | -0.090306 | -0.087585 | 0.314041 | 0.245284 | 0.262089 | 0.612225 | 0.039545 | 0.003041 | 0.268252 | 0.248835 | 0.330160 | 2 |
+| E13 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.603912 | -0.095578 | -0.096769 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.040484 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 2 |
+| E07 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.597279 | -0.102211 | -0.103401 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | -0.000541 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 2 |
+| E08 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590476 | -0.109014 | -0.110204 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | -0.009438 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 2 |
+| E05 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.587755 | -0.111735 | -0.107143 | 0.269869 | 0.245825 | 0.262366 | 0.551282 | 0.045861 | -0.036473 | 0.242376 | 0.248385 | 0.294716 | 2 |
+| E05 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.570068 | -0.129422 | -0.130612 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | -0.016006 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 2 |
+| E04 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+| E03 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+
+
+## Selected Features
+- `train_E13_cv` selected 4 features:
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v2:pattern_distance:previous:std`
+  - `v6:betti:02:std`
+  - `v6:betti:09:max`
+- `train_E13_final_test_model` selected 5 features:
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v6:silhouette:01:std`
+  - `v6:silhouette:01:mean`
+  - `v1:q60:isolated_node_ratio:mean`
+  - `v1:q60:isolated_node_ratio:max`
+- `validation_E13_cv` selected 2 features:
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v6:silhouette:01:mean`
+- `validation_E13_final_test_model` selected 3 features:
+  - `v6:silhouette:06:std`
+  - `v3:mst_edge_mean:mean`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+- `train_validation_E13_cv` selected 8 features:
+  - `v1:q50:isolated_node_ratio:std`
+  - `v1:q60:largest_component_ratio:std`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v4:h0:entropy:std`
+  - `v4:h0:q50life:max`
+  - `v4:h0:q50life:std`
+  - `v5:h1:entropy:std`
+  - `v6:betti:14:std`
+- `train_validation_E13_final_test_model` selected 8 features:
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v6:betti:06:mean`
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v6:silhouette:08:mean`
+  - `v1:q60:avg_degree_norm:max`
+  - `v6:silhouette:01:mean`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v2:pattern_distance:self:mean`
+
+## Ask For Next Iteration
+Use the table above to propose new topological feature methods that improve test ROC-AUC over E00/E02 without using baseline scores inside topology methods. Pay attention to CV-to-test gaps, training source differences, feature counts, and which feature families help or overfit.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/cv_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/cv_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8db2e44c08a631632d87a0a60bcdb6649442b57f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/cv_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,85 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,train,0,1,64,64,13,13,0.7647058823529412,0.45450362182902027,0.14143750419992207,0.07591044530272484
+E00,MSP standalone baseline,train,1,1,64,64,13,13,0.8959276018099547,0.6846358955054606,0.11704446939177948,0.07415932416915894
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train,0,1,64,64,13,13,0.7647058823529412,0.45450362182902027,0.38166713713477934,0.4463828949284805
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train,1,1,64,64,13,13,0.8959276018099547,0.6846358955054606,0.26406388257690616,0.371090995316958
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train,0,2,64,64,13,13,0.751131221719457,0.4037329238222095,0.24960985895347376,0.29678535661223876
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train,1,2,64,64,13,13,0.9034690799396682,0.6704278812974466,0.24696755147334729,0.2949539502604286
+E03,V1 threshold graph topology only,train,0,90,64,64,13,13,0.5452488687782806,0.2182824041845535,0.24830571357004466,0.29420627150516265
+E03,V1 threshold graph topology only,train,1,90,64,64,13,13,0.4796380090497738,0.19426425670602687,0.24996406895261125,0.2967081211437443
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train,0,90,64,64,13,13,0.5452488687782806,0.2182824041845535,0.24830571357004466,0.29420627150516265
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train,1,90,64,64,13,13,0.4796380090497738,0.19426425670602687,0.24996406895261125,0.2967081211437443
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train,0,111,64,64,13,13,0.5188536953242835,0.21444978632478634,0.24884515218494968,0.2951494498761035
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train,1,111,64,64,13,13,0.5837104072398189,0.2703020861988254,0.24792575738058098,0.2942818945660024
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train,0,135,64,64,13,13,0.6025641025641026,0.28243367552689586,0.24879161470271308,0.29556914283236013
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train,1,135,64,64,13,13,0.6757164404223227,0.32403235790332563,0.2419498000060432,0.2878093657130769
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train,0,171,64,64,13,13,0.6319758672699849,0.285389494795313,0.24123170099746716,0.2850545686231759
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train,1,171,64,64,13,13,0.7345399698340874,0.3840925493997528,0.24868413907989023,0.29616074485063143
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train,0,216,64,64,13,13,0.6606334841628959,0.27484141147602686,0.24461605356556276,0.2918695430962121
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train,1,216,64,64,13,13,0.6199095022624435,0.2924890350877193,0.2501570519452686,0.2970760081975258
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train,0,312,64,64,13,13,0.5444947209653093,0.30077816968095517,0.24806079239721562,0.2942588446907697
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train,1,312,64,64,13,13,0.6440422322775264,0.3273208886930879,0.24823688206191757,0.29585981773001074
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train,0,318,64,64,13,13,0.5965309200603319,0.31522541987151786,0.24532646038149922,0.2913795689853095
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train,1,318,64,64,13,13,0.5656108597285068,0.24578150966075388,0.2493235396901362,0.2957696144927169
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train,0,327,64,64,13,13,0.5535444947209653,0.27799328757276387,0.2476659337044007,0.2941316709408722
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train,1,327,64,64,13,13,0.6568627450980392,0.28902484576826676,0.24919267796538808,0.2965059523679988
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train,0,330,64,64,13,13,0.5535444947209653,0.27799328757276387,0.2476659337044007,0.2941316709408722
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train,1,330,64,64,13,13,0.6568627450980392,0.28902484576826676,0.24919267796538808,0.2965059523679988
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train,0,2,64,64,13,13,0.5912518853695324,0.24686537298152544,0.24983644473401317,0.2970791140720975
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train,1,2,64,64,13,13,0.6659125188536953,0.300381269371654,0.2498288696891957,0.2967945903308862
+E00,MSP standalone baseline,validation,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.13257724608128596,0.10107500851154329
+E00,MSP standalone baseline,validation,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.10202837732499082,0.09432845748960972
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,validation,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.41957766764370463,0.5086005225072432
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,validation,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.33553241475367823,0.4521933433529648
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,validation,0,2,64,64,8,9,0.7414141414141414,0.28189238713976345,0.24859840260795557,0.3589622510960081
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,validation,1,2,64,64,9,8,0.8024553571428571,0.28309523809523807,0.2486047939021649,0.374064315937785
+E03,V1 threshold graph topology only,validation,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E03,V1 threshold graph topology only,validation,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,validation,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,validation,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,validation,0,111,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.16858381261982164,0.2505207075680807,0.36030534030271233
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,validation,1,111,64,64,9,8,0.5323660714285714,0.15642227255676605,0.24926265432690342,0.3741602101160042
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,validation,0,135,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.17061988936988937,0.24971287713225424,0.3593605599209857
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,validation,1,135,64,64,9,8,0.5803571428571429,0.2684891833077317,0.24645300674413112,0.3710912508800095
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,validation,0,171,64,64,8,9,0.5707070707070707,0.2159013250690347,0.24819019446756954,0.3573687029813992
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,validation,1,171,64,64,9,8,0.6227678571428571,0.16299019607843135,0.2502850912793242,0.37575931944133745
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,validation,0,216,64,64,8,9,0.6040404040404039,0.2040990863672862,0.24914335410489302,0.3586660917034676
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,validation,1,216,64,64,9,8,0.5580357142857143,0.16312079124579126,0.24618432284231503,0.3700632793762195
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,validation,0,312,64,64,8,9,0.6202020202020202,0.18975554530490601,0.24781292913700476,0.35708613665511474
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,validation,1,312,64,64,9,8,0.6495535714285715,0.23451236263736264,0.24699681549289282,0.3718523686088522
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,validation,0,318,64,64,8,9,0.5808080808080809,0.18207901335032622,0.24927016625015763,0.35882364506064507
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,validation,1,318,64,64,9,8,0.6841517857142857,0.19235554070112895,0.24699577124429756,0.37193497286803323
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,validation,0,327,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,validation,1,327,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,validation,0,330,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,validation,1,330,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,validation,0,1,64,64,8,9,0.6515151515151514,0.2102140070932201,0.2494412517569102,0.35894589147067324
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,validation,1,1,64,64,9,8,0.6372767857142856,0.18329326923076925,0.24979030945029068,0.37499213381037433
+E00,MSP standalone baseline,train_validation,0,1,128,128,22,21,0.7790387182910546,0.4011817401785176,0.1220873571338689,0.05319114541634918
+E00,MSP standalone baseline,train_validation,1,1,128,128,21,22,0.7798027444253859,0.4009074036749658,0.12445644136512027,0.05600930331274867
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train_validation,0,1,128,128,22,21,0.7790387182910546,0.4011817401785176,0.3499501280552262,0.4359518843696869
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train_validation,1,1,128,128,21,22,0.7798027444253859,0.4009074036749658,0.35047042299930803,0.4484328850022976
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train_validation,0,2,128,128,22,21,0.7659101023587004,0.38619089958114694,0.24360015964638865,0.33189518776562793
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train_validation,1,2,128,128,21,22,0.7941680960548886,0.3733962609970674,0.24901683366696908,0.3273041339408139
+E03,V1 threshold graph topology only,train_validation,0,90,128,128,22,21,0.6039163328882955,0.21505456532427036,0.24826062161682233,0.3342055852502521
+E03,V1 threshold graph topology only,train_validation,1,90,128,128,21,22,0.5083619210977701,0.1730442174364924,0.25002765195261534,0.32821513065989016
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train_validation,0,90,128,128,22,21,0.6039163328882955,0.21505456532427036,0.24826062161682233,0.3342055852502521
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train_validation,1,90,128,128,21,22,0.5083619210977701,0.1730442174364924,0.25002765195261534,0.32821513065989016
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train_validation,0,111,128,128,22,21,0.6401869158878504,0.28085367992620336,0.24780777951951277,0.3335295509153757
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train_validation,1,111,128,128,21,22,0.5842624356775301,0.25564998427428376,0.24986253632392008,0.3267897456793972
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train_validation,0,135,128,128,22,21,0.5907877169559412,0.22661170214964393,0.24891223157114073,0.3353138210087252
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train_validation,1,135,128,128,21,22,0.5999142367066895,0.28089415501524084,0.24886430493340708,0.3272479137281545
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,0,171,128,128,22,21,0.6292834890965731,0.23757872413987768,0.2470083688972068,0.3326304213948234
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,1,171,128,128,21,22,0.6119210977701544,0.33582470228893063,0.24931089844630083,0.327561808620466
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,0,216,128,128,22,21,0.6121495327102803,0.2081267448489663,0.24906926953245023,0.3350674993387366
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,1,216,128,128,21,22,0.6361492281303602,0.255200336036458,0.24844330616685106,0.32728873009790144
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train_validation,0,312,128,128,22,21,0.639074321317312,0.21755123871927315,0.2419954014556335,0.327375831136589
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train_validation,1,312,128,128,21,22,0.6344339622641509,0.3065933138102346,0.2468205584901025,0.32487535831770525
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train_validation,0,318,128,128,22,21,0.6061415220293725,0.22956166415551468,0.24741030220392057,0.33380077623277393
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train_validation,1,318,128,128,21,22,0.625,0.23836196400314494,0.24845745894967497,0.326863971169676
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train_validation,0,327,128,128,22,21,0.6793502447708055,0.33477824436173,0.24548597937627387,0.3320526845350935
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train_validation,1,327,128,128,21,22,0.6262864493996569,0.31649169031166763,0.24654889534154195,0.3249341737874755
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train_validation,0,330,128,128,22,21,0.6793502447708055,0.33477824436173,0.24548597937627387,0.3320526845350935
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train_validation,1,330,128,128,21,22,0.6262864493996569,0.31649169031166763,0.24654889534154195,0.3249341737874755
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train_validation,0,4,128,128,22,21,0.6748998664886515,0.2870943332257238,0.24913902243347796,0.3353449579439318
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train_validation,1,4,128,128,21,22,0.6715265866209262,0.2898078142240594,0.2511351793252825,0.3316920340935595
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dbbd085a384f645bee600c1376d08438655799e6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
@@ -0,0 +1,43 @@
+method_name,training_source,description,feature_families,feature_description,feature_selection_description,num_features,num_train_source,num_errors_train_source,num_test,num_errors_test,roc_auc,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02,auprc,brier,ece,cv_mean_roc_auc,cv_std_roc_auc,cv_to_test_roc_auc_gap,cv_mean_auprc,cv_mean_brier,cv_mean_ece,folds
+E08,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,26,128,30,0.7047619047619048,0.00527210884353746,0.009863945578231337,0.38137834405487175,0.2365280705838712,0.25694291470040276,0.6402714932126696,0.028796203758728118,-0.06449041154923518,0.28366522328187305,0.24738655275541568,0.2944727756468689,2
+E02,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,17,128,30,0.7006802721088435,0.0011904761904761862,0.0,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.7719347492784993,0.043162657573645805,0.07125447716965572,0.28249381261750073,0.24860159825506023,0.36651328351689655,2
+E01,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,26,128,30,0.6994897959183674,0.0,0.004591836734693877,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.8303167420814479,0.09278776766701297,0.13082694616308055,0.5695697586672404,0.3228655098558427,0.40873694512271924,2
+E01,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.009952844774273273,0.2637038123966042,0.37755504119869143,0.480396932930104,2
+E00,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.009952844774273273,0.2637038123966042,0.11730281170313839,0.0977017330005765,2
+E00,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,256,43,128,30,0.6994897959183674,0.0,0.0027210884353741083,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7794207313582202,0.0005402480605894043,0.07993093543985286,0.4010445719267417,0.12327189924949458,0.05460022436454892,2
+E01,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,256,43,128,30,0.6994897959183674,0.0,0.0027210884353741083,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7794207313582202,0.0005402480605894043,0.07993093543985286,0.4010445719267417,0.35021027552726713,0.44219238468599226,2
+E00,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,26,128,30,0.6994897959183674,0.0,0.004591836734693877,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.8303167420814479,0.09278776766701297,0.13082694616308055,0.5695697586672404,0.12924098679585078,0.07503488473594189,2
+E02,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,256,43,128,30,0.6967687074829932,-0.0027210884353741083,0.0,0.3674129042744521,0.22941374484084776,0.24745782961510437,0.7800390992067945,0.019981418965301388,0.08327039172380124,0.37979358028910715,0.24630849665667887,0.3295996608532209,2
+E02,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,26,128,30,0.6948979591836735,-0.004591836734693877,0.0,0.33718769782651,0.2361286438836147,0.25237984878873254,0.8273001508295625,0.1077191325789462,0.13240219164588907,0.537080402559828,0.2482887052134105,0.29586965343633365,2
+E07,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,26,128,30,0.6785714285714286,-0.02091836734693875,-0.01632653061224487,0.33123847365644477,0.23691586488382765,0.253957304063387,0.6832579185520362,0.07252377242938943,0.004686489980607611,0.33474102209753287,0.2449579200386787,0.2906076567369037,2
+E12,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,330,128,26,128,30,0.6727891156462585,-0.026700680272108812,-0.022108843537414935,0.35955387025234786,0.23890985237037227,0.25814443520513347,0.6052036199095023,0.07305703546195846,-0.06758549573675621,0.28350906667051534,0.2484293058348944,0.2953188116544355,2
+E11,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,327,128,26,128,30,0.6727891156462585,-0.026700680272108812,-0.022108843537414935,0.35955387025234786,0.23890985237037227,0.25814443520513347,0.6052036199095023,0.07305703546195846,-0.06758549573675621,0.28350906667051534,0.2484293058348944,0.2953188116544355,2
+E10,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,318,128,26,128,30,0.6717687074829932,-0.02772108843537413,-0.023129251700680253,0.3543889235600655,0.2391282838651574,0.2586245114385508,0.5810708898944194,0.021863784335330733,-0.09069781758857387,0.28050346476613586,0.2473250000358177,0.2935745917390132,2
+E13,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature).",5,128,26,128,30,0.6717687074829931,-0.02772108843537424,-0.023129251700680364,0.3705456651947631,0.24907305331779828,0.27063374083927205,0.6285822021116139,0.05279304022433497,-0.04318650537137925,0.2736233211765897,0.24983265721160444,0.29693685220149185,2
+E09,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,256,43,128,30,0.6707482993197279,-0.02874149659863945,-0.02602040816326534,0.331671673673952,0.24008683806134223,0.2584744062999458,0.6367541417907314,0.00328122935363054,-0.03399415752899648,0.2620722762647539,0.244407979972868,0.32612559472714714,2
+E13,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature).",8,256,43,128,30,0.6653061224489796,-0.034183673469387776,-0.03146258503401367,0.3063076149489174,0.24369224554841978,0.2632700962036505,0.6732132265547889,0.0023852690693086107,0.007907104105809304,0.2884510737248916,0.25013710087938024,0.33351849601874567,2
+E11,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,327,256,43,128,30,0.6591836734693878,-0.040306122448979576,-0.03758503401360547,0.3116372393926359,0.23821967598326002,0.25778411262032186,0.6528183470852312,0.03752176954243449,-0.006365326384156544,0.32563496733669883,0.2460174373589079,0.32849342916128454,2
+E12,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,330,256,43,128,30,0.6591836734693878,-0.040306122448979576,-0.03758503401360547,0.3116372393926359,0.23821967598326002,0.25778411262032186,0.6528183470852312,0.03752176954243449,-0.006365326384156544,0.32563496733669883,0.2460174373589079,0.32849342916128454,2
+E09,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,26,128,30,0.657482993197279,-0.042006802721088365,-0.03741496598639449,0.3166275815856477,0.24085600119980904,0.25840017025265005,0.5942684766214179,0.07039072029911328,-0.06321451657586108,0.31404952918702156,0.2481488372295666,0.2950593312103902,2
+E10,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,318,256,43,128,30,0.6574829931972789,-0.042006802721088476,-0.03928571428571437,0.31123811949511904,0.23833231029962795,0.25695728415662594,0.6155707610146863,0.013334957655887754,-0.041912232182592546,0.2339618140793298,0.24793388057679777,0.330332373701225,2
+E07,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,256,43,128,30,0.648639455782313,-0.050850340136054384,-0.048129251700680276,0.31900338576588944,0.24178843596845367,0.2593306393457062,0.6206022934333637,0.01227706464452516,-0.028037162348949263,0.2867017132144042,0.2481596336717538,0.3300961150076447,2
+E04,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,26,128,30,0.6469387755102041,-0.052551020408163285,-0.04795918367346941,0.316441655102371,0.24464322794445725,0.2654602540908485,0.5124434389140272,0.046393883833506566,-0.13449533659617685,0.20627333044529017,0.24913489126132796,0.29545719632445344,2
+E03,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,26,128,30,0.6469387755102041,-0.052551020408163285,-0.04795918367346941,0.316441655102371,0.24464322794445725,0.2654602540908485,0.5124434389140272,0.046393883833506566,-0.13449533659617685,0.20627333044529017,0.24913489126132796,0.29545719632445344,2
+E08,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,256,43,128,30,0.6448979591836734,-0.05459183673469392,-0.05187074829931981,0.32671427901652456,0.24192138783398742,0.2603862656838889,0.6241493804203202,0.016970347377950307,-0.02074857876335323,0.23166354044271215,0.24875628784965065,0.33117811471831904,2
+E09,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,17,128,30,0.6414965986394559,-0.0579931972789115,-0.05918367346938769,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534,0.6348777958152958,0.020754680910638798,-0.006618802824160053,0.21213395397113433,0.2474048723149488,0.3644692526319835,2
+E06,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,26,128,30,0.6370748299319727,-0.06241496598639462,-0.057823129251700744,0.3087812659355016,0.2439518638069677,0.26321204445072544,0.6391402714932126,0.05172651415919685,0.002065441561239889,0.3032330167151107,0.24537070735437813,0.2916892542727185,2
+E06,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,256,43,128,30,0.6360544217687074,-0.06343537414965994,-0.06071428571428583,0.33998105589599426,0.24288853366336527,0.2616279112351091,0.5953509768313154,0.00645342400438704,-0.040703444937391975,0.25375292858244236,0.2488882682522739,0.33128086736843987,2
+E10,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,318,128,17,128,30,0.6319727891156462,-0.0675170068027211,-0.06870748299319729,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041,0.6324799332611832,0.07307503453211894,0.0005071441455369863,0.1872172770257276,0.2481329687472276,0.3653793089643391,2
+E11,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,327,128,17,128,30,0.6251700680272109,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.05247468305504022,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,2
+E12,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,330,128,17,128,30,0.6251700680272109,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.05247468305504022,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,2
+E03,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,256,43,128,30,0.6139455782312925,-0.08554421768707487,-0.08282312925170077,0.3038547106670034,0.24669439589632317,0.2652512748526219,0.5561391269930328,0.06756717254937228,-0.05780645123825967,0.19404939138038138,0.24914413678471883,0.33121035795507114,2
+E04,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,256,43,128,30,0.6139455782312925,-0.08554421768707487,-0.08282312925170077,0.3038547106670034,0.24669439589632317,0.2652512748526219,0.5561391269930328,0.06756717254937228,-0.05780645123825967,0.19404939138038138,0.24914413678471883,0.33121035795507114,2
+E06,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,17,128,30,0.611904761904762,-0.0875850340136054,-0.08877551020408159,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624,0.5780573593073592,0.0032523850866265566,-0.03384740259740271,0.21955453633881053,0.2480829419381927,0.3652259054004976,2
+E05,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,256,43,128,30,0.6091836734693877,-0.09030612244897962,-0.08758503401360551,0.3140406254589958,0.24528420817065075,0.2620892047337721,0.6122246757826902,0.03954457919105033,0.00304100231330251,0.26825183210024356,0.24883515792171643,0.3301596482973865,2
+E13,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature).",3,128,17,128,30,0.6039115646258503,-0.09557823129251708,-0.09676870748299327,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119,0.6443959686147185,0.01006804501080683,0.04048440398886821,0.19675363816199468,0.24961578060360046,0.3669690126405238,2
+E07,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,17,128,30,0.597278911564626,-0.10221088435374137,-0.10340136054421756,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722,0.5967374639249639,0.03681253512264922,-0.0005414476396621293,0.18944576057373302,0.24923764287344685,0.36656401121136833,2
+E08,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,17,128,30,0.5904761904761905,-0.10901360544217686,-0.11020408163265305,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614,0.5810380591630591,0.03253022809192429,-0.009438131313131426,0.18360993880653873,0.24766383847360401,0.3643646855398436,2
+E05,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,26,128,30,0.5877551020408163,-0.11173469387755108,-0.1071428571428572,0.26986942453706125,0.24582536248612433,0.2623655215185225,0.5512820512820512,0.04586062080093747,-0.03647305075876506,0.24237593626180587,0.24838545478276533,0.29471567222105294,2
+E05,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,17,128,30,0.5700680272108843,-0.129421768707483,-0.1306122448979592,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072,0.5540618235930735,0.03068242695692437,-0.0160062036178108,0.16250304258829384,0.24989168094749206,0.36723277520935826,2
+E04,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5653061224489796,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,-0.04294185477221191,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,2
+E03,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5653061224489796,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,-0.04294185477221191,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,2
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..95ea9aa3f3bd05684eac4d18387146880374781e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
@@ -0,0 +1,44 @@
+| method_name | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | brier | ece | cv_mean_roc_auc | cv_std_roc_auc | cv_to_test_roc_auc_gap | cv_mean_auprc | cv_mean_brier | cv_mean_ece | folds |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E08 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.704762 | 0.005272 | 0.009864 | 0.381378 | 0.236528 | 0.256943 | 0.640271 | 0.028796 | -0.064490 | 0.283665 | 0.247387 | 0.294473 | 2 |
+| E02 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.071254 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2 |
+| E01 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.830317 | 0.092788 | 0.130827 | 0.569570 | 0.322866 | 0.408737 | 2 |
+| E01 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 2 |
+| E00 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.009953 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 2 |
+| E00 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.779421 | 0.000540 | 0.079931 | 0.401045 | 0.123272 | 0.054600 | 2 |
+| E01 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.779421 | 0.000540 | 0.079931 | 0.401045 | 0.350210 | 0.442192 | 2 |
+| E00 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.830317 | 0.092788 | 0.130827 | 0.569570 | 0.129241 | 0.075035 | 2 |
+| E02 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.696769 | -0.002721 | 0.000000 | 0.367413 | 0.229414 | 0.247458 | 0.780039 | 0.019981 | 0.083270 | 0.379794 | 0.246308 | 0.329600 | 2 |
+| E02 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.694898 | -0.004592 | 0.000000 | 0.337188 | 0.236129 | 0.252380 | 0.827300 | 0.107719 | 0.132402 | 0.537080 | 0.248289 | 0.295870 | 2 |
+| E07 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.678571 | -0.020918 | -0.016327 | 0.331238 | 0.236916 | 0.253957 | 0.683258 | 0.072524 | 0.004686 | 0.334741 | 0.244958 | 0.290608 | 2 |
+| E12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.672789 | -0.026701 | -0.022109 | 0.359554 | 0.238910 | 0.258144 | 0.605204 | 0.073057 | -0.067585 | 0.283509 | 0.248429 | 0.295319 | 2 |
+| E11 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.672789 | -0.026701 | -0.022109 | 0.359554 | 0.238910 | 0.258144 | 0.605204 | 0.073057 | -0.067585 | 0.283509 | 0.248429 | 0.295319 | 2 |
+| E10 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.671769 | -0.027721 | -0.023129 | 0.354389 | 0.239128 | 0.258625 | 0.581071 | 0.021864 | -0.090698 | 0.280503 | 0.247325 | 0.293575 | 2 |
+| E13 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 5 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.671769 | -0.027721 | -0.023129 | 0.370546 | 0.249073 | 0.270634 | 0.628582 | 0.052793 | -0.043187 | 0.273623 | 0.249833 | 0.296937 | 2 |
+| E09 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.670748 | -0.028741 | -0.026020 | 0.331672 | 0.240087 | 0.258474 | 0.636754 | 0.003281 | -0.033994 | 0.262072 | 0.244408 | 0.326126 | 2 |
+| E13 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 8 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.665306 | -0.034184 | -0.031463 | 0.306308 | 0.243692 | 0.263270 | 0.673213 | 0.002385 | 0.007907 | 0.288451 | 0.250137 | 0.333518 | 2 |
+| E11 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.659184 | -0.040306 | -0.037585 | 0.311637 | 0.238220 | 0.257784 | 0.652818 | 0.037522 | -0.006365 | 0.325635 | 0.246017 | 0.328493 | 2 |
+| E12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.659184 | -0.040306 | -0.037585 | 0.311637 | 0.238220 | 0.257784 | 0.652818 | 0.037522 | -0.006365 | 0.325635 | 0.246017 | 0.328493 | 2 |
+| E09 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.657483 | -0.042007 | -0.037415 | 0.316628 | 0.240856 | 0.258400 | 0.594268 | 0.070391 | -0.063215 | 0.314050 | 0.248149 | 0.295059 | 2 |
+| E10 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.657483 | -0.042007 | -0.039286 | 0.311238 | 0.238332 | 0.256957 | 0.615571 | 0.013335 | -0.041912 | 0.233962 | 0.247934 | 0.330332 | 2 |
+| E07 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.648639 | -0.050850 | -0.048129 | 0.319003 | 0.241788 | 0.259331 | 0.620602 | 0.012277 | -0.028037 | 0.286702 | 0.248160 | 0.330096 | 2 |
+| E04 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.646939 | -0.052551 | -0.047959 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.512443 | 0.046394 | -0.134495 | 0.206273 | 0.249135 | 0.295457 | 2 |
+| E03 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.646939 | -0.052551 | -0.047959 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.512443 | 0.046394 | -0.134495 | 0.206273 | 0.249135 | 0.295457 | 2 |
+| E08 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.644898 | -0.054592 | -0.051871 | 0.326714 | 0.241921 | 0.260386 | 0.624149 | 0.016970 | -0.020749 | 0.231664 | 0.248756 | 0.331178 | 2 |
+| E09 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641497 | -0.057993 | -0.059184 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | -0.006619 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 2 |
+| E06 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.637075 | -0.062415 | -0.057823 | 0.308781 | 0.243952 | 0.263212 | 0.639140 | 0.051727 | 0.002065 | 0.303233 | 0.245371 | 0.291689 | 2 |
+| E06 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.636054 | -0.063435 | -0.060714 | 0.339981 | 0.242889 | 0.261628 | 0.595351 | 0.006453 | -0.040703 | 0.253753 | 0.248888 | 0.331281 | 2 |
+| E10 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 318 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.631973 | -0.067517 | -0.068707 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.000507 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 2 |
+| E11 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 327 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 330 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.625170 | -0.074320 | -0.075510 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.052475 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 2 |
+| E03 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.613946 | -0.085544 | -0.082823 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.556139 | 0.067567 | -0.057806 | 0.194049 | 0.249144 | 0.331210 | 2 |
+| E04 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.613946 | -0.085544 | -0.082823 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.556139 | 0.067567 | -0.057806 | 0.194049 | 0.249144 | 0.331210 | 2 |
+| E06 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.611905 | -0.087585 | -0.088776 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | -0.033847 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 2 |
+| E05 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.609184 | -0.090306 | -0.087585 | 0.314041 | 0.245284 | 0.262089 | 0.612225 | 0.039545 | 0.003041 | 0.268252 | 0.248835 | 0.330160 | 2 |
+| E13 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on validation only; K = min(max_features, validation_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.603912 | -0.095578 | -0.096769 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.040484 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 2 |
+| E07 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.597279 | -0.102211 | -0.103401 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | -0.000541 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 2 |
+| E08 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590476 | -0.109014 | -0.110204 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | -0.009438 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 2 |
+| E05 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.587755 | -0.111735 | -0.107143 | 0.269869 | 0.245825 | 0.262366 | 0.551282 | 0.045861 | -0.036473 | 0.242376 | 0.248385 | 0.294716 | 2 |
+| E05 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.570068 | -0.129422 | -0.130612 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | -0.016006 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 2 |
+| E04 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
+| E03 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | -0.042942 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 2 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6aeb795efc679eb3c64e50ea17f9ebadc2df1008
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,153 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+cv:
+  outer_folds: 2
+  stratify_by: error
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 3
+  max_pairs: 3
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/run_report.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c6873ee4202552eb10320f253c7ef4794f1e7c28
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
@@ -0,0 +1,81 @@
+# Topological Attention Uncertainty Run Summary
+
+- Dataset config: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, CV, feature selection, and CatBoost fitting use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split is used only once for final method comparison; no test rows train CatBoost.
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- CV folds: `2`
+- Baselines: MSP and normalized predictive entropy only.
+- Baseline scores are used only by E00, E01, and E02; E03-E13 are topology-only.
+- Attention preprocessing: `max` symmetrization, distance `1 - W`.
+- Layer selection: `[-1]`
+
+## Test Summary Metrics
+
+| experiment | description | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | cv_mean_roc_auc | cv_std_roc_auc | cv_mean_auprc | cv_mean_brier | cv_mean_ece | cv_mean_num_features | folds | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | train | test | 216 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.704762 | 0.381378 | 0.236528 | 0.256943 | 0.640271 | 0.028796 | 0.283665 | 0.247387 | 0.294473 | 216.000000 | 2 | 0.005272 | 0.009864 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | validation | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2.000000 | 2 | 0.001190 | 0.000000 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.830317 | 0.092788 | 0.569570 | 0.322866 | 0.408737 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E00 | MSP standalone baseline | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E00 | MSP standalone baseline | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.779421 | 0.000540 | 0.401045 | 0.123272 | 0.054600 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.779421 | 0.000540 | 0.401045 | 0.350210 | 0.442192 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E00 | MSP standalone baseline | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.830317 | 0.092788 | 0.569570 | 0.129241 | 0.075035 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | train_validation | test | 2 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.696769 | 0.367413 | 0.229414 | 0.247458 | 0.780039 | 0.019981 | 0.379794 | 0.246308 | 0.329600 | 2.000000 | 2 | -0.002721 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | train | test | 2 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.694898 | 0.337188 | 0.236129 | 0.252380 | 0.827300 | 0.107719 | 0.537080 | 0.248289 | 0.295870 | 2.000000 | 2 | -0.004592 | 0.000000 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | train | test | 171 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.678571 | 0.331238 | 0.236916 | 0.253957 | 0.683258 | 0.072524 | 0.334741 | 0.244958 | 0.290608 | 171.000000 | 2 | -0.020918 | -0.016327 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | train | test | 330 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.672789 | 0.359554 | 0.238910 | 0.258144 | 0.605204 | 0.073057 | 0.283509 | 0.248429 | 0.295319 | 330.000000 | 2 | -0.026701 | -0.022109 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | train | test | 327 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.672789 | 0.359554 | 0.238910 | 0.258144 | 0.605204 | 0.073057 | 0.283509 | 0.248429 | 0.295319 | 327.000000 | 2 | -0.026701 | -0.022109 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | train | test | 318 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.671769 | 0.354389 | 0.239128 | 0.258625 | 0.581071 | 0.021864 | 0.280503 | 0.247325 | 0.293575 | 318.000000 | 2 | -0.027721 | -0.023129 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | train | test | 5 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.671769 | 0.370546 | 0.249073 | 0.270634 | 0.628582 | 0.052793 | 0.273623 | 0.249833 | 0.296937 | 2.000000 | 2 | -0.027721 | -0.023129 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | train_validation | test | 312 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.670748 | 0.331672 | 0.240087 | 0.258474 | 0.636754 | 0.003281 | 0.262072 | 0.244408 | 0.326126 | 312.000000 | 2 | -0.028741 | -0.026020 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | train_validation | test | 8 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.665306 | 0.306308 | 0.243692 | 0.263270 | 0.673213 | 0.002385 | 0.288451 | 0.250137 | 0.333518 | 4.000000 | 2 | -0.034184 | -0.031463 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | train_validation | test | 327 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.659184 | 0.311637 | 0.238220 | 0.257784 | 0.652818 | 0.037522 | 0.325635 | 0.246017 | 0.328493 | 327.000000 | 2 | -0.040306 | -0.037585 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | train_validation | test | 330 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.659184 | 0.311637 | 0.238220 | 0.257784 | 0.652818 | 0.037522 | 0.325635 | 0.246017 | 0.328493 | 330.000000 | 2 | -0.040306 | -0.037585 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | train | test | 312 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.657483 | 0.316628 | 0.240856 | 0.258400 | 0.594268 | 0.070391 | 0.314050 | 0.248149 | 0.295059 | 312.000000 | 2 | -0.042007 | -0.037415 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | train_validation | test | 318 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.657483 | 0.311238 | 0.238332 | 0.256957 | 0.615571 | 0.013335 | 0.233962 | 0.247934 | 0.330332 | 318.000000 | 2 | -0.042007 | -0.039286 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | train_validation | test | 171 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.648639 | 0.319003 | 0.241788 | 0.259331 | 0.620602 | 0.012277 | 0.286702 | 0.248160 | 0.330096 | 171.000000 | 2 | -0.050850 | -0.048129 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.646939 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.512443 | 0.046394 | 0.206273 | 0.249135 | 0.295457 | 90.000000 | 2 | -0.052551 | -0.047959 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.646939 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.512443 | 0.046394 | 0.206273 | 0.249135 | 0.295457 | 90.000000 | 2 | -0.052551 | -0.047959 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | train_validation | test | 216 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.644898 | 0.326714 | 0.241921 | 0.260386 | 0.624149 | 0.016970 | 0.231664 | 0.248756 | 0.331178 | 216.000000 | 2 | -0.054592 | -0.051871 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | validation | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641497 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 312.000000 | 2 | -0.057993 | -0.059184 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | train | test | 135 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.637075 | 0.308781 | 0.243952 | 0.263212 | 0.639140 | 0.051727 | 0.303233 | 0.245371 | 0.291689 | 135.000000 | 2 | -0.062415 | -0.057823 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | train_validation | test | 135 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.636054 | 0.339981 | 0.242889 | 0.261628 | 0.595351 | 0.006453 | 0.253753 | 0.248888 | 0.331281 | 135.000000 | 2 | -0.063435 | -0.060714 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | validation | test | 318 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.631973 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 318.000000 | 2 | -0.067517 | -0.068707 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | validation | test | 327 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 327.000000 | 2 | -0.074320 | -0.075510 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | validation | test | 330 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 330.000000 | 2 | -0.074320 | -0.075510 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.613946 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.556139 | 0.067567 | 0.194049 | 0.249144 | 0.331210 | 90.000000 | 2 | -0.085544 | -0.082823 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.613946 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.556139 | 0.067567 | 0.194049 | 0.249144 | 0.331210 | 90.000000 | 2 | -0.085544 | -0.082823 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | validation | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.611905 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 135.000000 | 2 | -0.087585 | -0.088776 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | train_validation | test | 111 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.609184 | 0.314041 | 0.245284 | 0.262089 | 0.612225 | 0.039545 | 0.268252 | 0.248835 | 0.330160 | 111.000000 | 2 | -0.090306 | -0.087585 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | validation | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.603912 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 1.000000 | 2 | -0.095578 | -0.096769 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | validation | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.597279 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 171.000000 | 2 | -0.102211 | -0.103401 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | validation | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590476 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 216.000000 | 2 | -0.109014 | -0.110204 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | train | test | 111 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.587755 | 0.269869 | 0.245825 | 0.262366 | 0.551282 | 0.045861 | 0.242376 | 0.248385 | 0.294716 | 111.000000 | 2 | -0.111735 | -0.107143 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | validation | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.570068 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 111.000000 | 2 | -0.129422 | -0.130612 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 | -0.134184 | -0.135374 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 | -0.134184 | -0.135374 |
+
+
+## Experiment Matrix
+- `E00`: MSP standalone baseline
+- `E01`: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- `E02`: MSP + entropy CatBoost baseline
+- `E03`: V1 threshold graph topology only
+- `E04`: V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features
+- `E05`: V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features
+- `E06`: V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features
+- `E07`: V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features
+- `E08`: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- `E09`: V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features
+- `E10`: V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features
+- `E11`: V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features
+- `E12`: V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features
+- `E13`: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+
+## Notes
+- H0 persistence is computed exactly from MST lifetimes for the Vietoris-Rips 0-dimensional case.
+- H1 and diagram-distance features use a lightweight graph-filtration proxy unless a PH backend is added later.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ae8d33e48619808308e18cab9684063da80ee059
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
@@ -0,0 +1,44 @@
+{
+  "train_E13_cv": [
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v2:pattern_distance:previous:std",
+    "v6:betti:02:std",
+    "v6:betti:09:max"
+  ],
+  "train_E13_final_test_model": [
+    "v6:betti:08:std",
+    "v6:silhouette:01:std",
+    "v6:silhouette:01:mean",
+    "v1:q60:isolated_node_ratio:mean",
+    "v1:q60:isolated_node_ratio:max"
+  ],
+  "validation_E13_cv": [
+    "v6:betti:08:std",
+    "v6:silhouette:01:mean"
+  ],
+  "validation_E13_final_test_model": [
+    "v6:silhouette:06:std",
+    "v3:mst_edge_mean:mean",
+    "v3:leaf_ratio:mean"
+  ],
+  "train_validation_E13_cv": [
+    "v1:q50:isolated_node_ratio:std",
+    "v1:q60:largest_component_ratio:std",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v4:h0:entropy:std",
+    "v4:h0:q50life:max",
+    "v4:h0:q50life:std",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v6:betti:14:std"
+  ],
+  "train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v6:betti:06:mean",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v6:silhouette:08:mean",
+    "v1:q60:avg_degree_norm:max",
+    "v6:silhouette:01:mean",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v2:pattern_distance:self:mean"
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/summary.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9da616ef924de3e6739118d05bb6836102fd6765
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
@@ -0,0 +1,43 @@
+experiment,description,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,cv_mean_roc_auc,cv_std_roc_auc,cv_mean_auprc,cv_mean_brier,cv_mean_ece,cv_mean_num_features,folds,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train,test,216,128,128,26,30,0.7047619047619048,0.38137834405487175,0.2365280705838712,0.25694291470040276,0.6402714932126696,0.028796203758728118,0.28366522328187305,0.24738655275541568,0.2944727756468689,216.0,2,0.00527210884353746,0.009863945578231337
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,validation,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.7719347492784993,0.043162657573645805,0.28249381261750073,0.24860159825506023,0.36651328351689655,2.0,2,0.0011904761904761862,0.0
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.8303167420814479,0.09278776766701297,0.5695697586672404,0.3228655098558427,0.40873694512271924,1.0,2,0.0,0.004591836734693877
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.2637038123966042,0.37755504119869143,0.480396932930104,1.0,2,0.0,-0.0011904761904761862
+E00,MSP standalone baseline,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7094426406926406,0.12049130162101941,0.2637038123966042,0.11730281170313839,0.0977017330005765,1.0,2,0.0,-0.0011904761904761862
+E00,MSP standalone baseline,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7794207313582202,0.0005402480605894043,0.4010445719267417,0.12327189924949458,0.05460022436454892,1.0,2,0.0,0.0027210884353741083
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7794207313582202,0.0005402480605894043,0.4010445719267417,0.35021027552726713,0.44219238468599226,1.0,2,0.0,0.0027210884353741083
+E00,MSP standalone baseline,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.8303167420814479,0.09278776766701297,0.5695697586672404,0.12924098679585078,0.07503488473594189,1.0,2,0.0,0.004591836734693877
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train_validation,test,2,256,128,43,30,0.6967687074829932,0.3674129042744521,0.22941374484084776,0.24745782961510437,0.7800390992067945,0.019981418965301388,0.37979358028910715,0.24630849665667887,0.3295996608532209,2.0,2,-0.0027210884353741083,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train,test,2,128,128,26,30,0.6948979591836735,0.33718769782651,0.2361286438836147,0.25237984878873254,0.8273001508295625,0.1077191325789462,0.537080402559828,0.2482887052134105,0.29586965343633365,2.0,2,-0.004591836734693877,0.0
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train,test,171,128,128,26,30,0.6785714285714286,0.33123847365644477,0.23691586488382765,0.253957304063387,0.6832579185520362,0.07252377242938943,0.33474102209753287,0.2449579200386787,0.2906076567369037,171.0,2,-0.02091836734693875,-0.01632653061224487
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train,test,330,128,128,26,30,0.6727891156462585,0.35955387025234786,0.23890985237037227,0.25814443520513347,0.6052036199095023,0.07305703546195846,0.28350906667051534,0.2484293058348944,0.2953188116544355,330.0,2,-0.026700680272108812,-0.022108843537414935
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train,test,327,128,128,26,30,0.6727891156462585,0.35955387025234786,0.23890985237037227,0.25814443520513347,0.6052036199095023,0.07305703546195846,0.28350906667051534,0.2484293058348944,0.2953188116544355,327.0,2,-0.026700680272108812,-0.022108843537414935
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train,test,318,128,128,26,30,0.6717687074829932,0.3543889235600655,0.2391282838651574,0.2586245114385508,0.5810708898944194,0.021863784335330733,0.28050346476613586,0.2473250000358177,0.2935745917390132,318.0,2,-0.02772108843537413,-0.023129251700680253
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train,test,5,128,128,26,30,0.6717687074829931,0.3705456651947631,0.24907305331779828,0.27063374083927205,0.6285822021116139,0.05279304022433497,0.2736233211765897,0.24983265721160444,0.29693685220149185,2.0,2,-0.02772108843537424,-0.023129251700680364
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train_validation,test,312,256,128,43,30,0.6707482993197279,0.331671673673952,0.24008683806134223,0.2584744062999458,0.6367541417907314,0.00328122935363054,0.2620722762647539,0.244407979972868,0.32612559472714714,312.0,2,-0.02874149659863945,-0.02602040816326534
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train_validation,test,8,256,128,43,30,0.6653061224489796,0.3063076149489174,0.24369224554841978,0.2632700962036505,0.6732132265547889,0.0023852690693086107,0.2884510737248916,0.25013710087938024,0.33351849601874567,4.0,2,-0.034183673469387776,-0.03146258503401367
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train_validation,test,327,256,128,43,30,0.6591836734693878,0.3116372393926359,0.23821967598326002,0.25778411262032186,0.6528183470852312,0.03752176954243449,0.32563496733669883,0.2460174373589079,0.32849342916128454,327.0,2,-0.040306122448979576,-0.03758503401360547
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train_validation,test,330,256,128,43,30,0.6591836734693878,0.3116372393926359,0.23821967598326002,0.25778411262032186,0.6528183470852312,0.03752176954243449,0.32563496733669883,0.2460174373589079,0.32849342916128454,330.0,2,-0.040306122448979576,-0.03758503401360547
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train,test,312,128,128,26,30,0.657482993197279,0.3166275815856477,0.24085600119980904,0.25840017025265005,0.5942684766214179,0.07039072029911328,0.31404952918702156,0.2481488372295666,0.2950593312103902,312.0,2,-0.042006802721088365,-0.03741496598639449
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train_validation,test,318,256,128,43,30,0.6574829931972789,0.31123811949511904,0.23833231029962795,0.25695728415662594,0.6155707610146863,0.013334957655887754,0.2339618140793298,0.24793388057679777,0.330332373701225,318.0,2,-0.042006802721088476,-0.03928571428571437
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,test,171,256,128,43,30,0.648639455782313,0.31900338576588944,0.24178843596845367,0.2593306393457062,0.6206022934333637,0.01227706464452516,0.2867017132144042,0.2481596336717538,0.3300961150076447,171.0,2,-0.050850340136054384,-0.048129251700680276
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train,test,90,128,128,26,30,0.6469387755102041,0.316441655102371,0.24464322794445725,0.2654602540908485,0.5124434389140272,0.046393883833506566,0.20627333044529017,0.24913489126132796,0.29545719632445344,90.0,2,-0.052551020408163285,-0.04795918367346941
+E03,V1 threshold graph topology only,train,test,90,128,128,26,30,0.6469387755102041,0.316441655102371,0.24464322794445725,0.2654602540908485,0.5124434389140272,0.046393883833506566,0.20627333044529017,0.24913489126132796,0.29545719632445344,90.0,2,-0.052551020408163285,-0.04795918367346941
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,test,216,256,128,43,30,0.6448979591836734,0.32671427901652456,0.24192138783398742,0.2603862656838889,0.6241493804203202,0.016970347377950307,0.23166354044271215,0.24875628784965065,0.33117811471831904,216.0,2,-0.05459183673469392,-0.05187074829931981
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,validation,test,312,128,128,17,30,0.6414965986394559,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534,0.6348777958152958,0.020754680910638798,0.21213395397113433,0.2474048723149488,0.3644692526319835,312.0,2,-0.0579931972789115,-0.05918367346938769
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train,test,135,128,128,26,30,0.6370748299319727,0.3087812659355016,0.2439518638069677,0.26321204445072544,0.6391402714932126,0.05172651415919685,0.3032330167151107,0.24537070735437813,0.2916892542727185,135.0,2,-0.06241496598639462,-0.057823129251700744
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train_validation,test,135,256,128,43,30,0.6360544217687074,0.33998105589599426,0.24288853366336527,0.2616279112351091,0.5953509768313154,0.00645342400438704,0.25375292858244236,0.2488882682522739,0.33128086736843987,135.0,2,-0.06343537414965994,-0.06071428571428583
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,validation,test,318,128,128,17,30,0.6319727891156462,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041,0.6324799332611832,0.07307503453211894,0.1872172770257276,0.2481329687472276,0.3653793089643391,318.0,2,-0.0675170068027211,-0.06870748299319729
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,validation,test,327,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,327.0,2,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,validation,test,330,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663,0.6776447510822511,0.014473113635487622,0.25771106131422217,0.2429618348754619,0.35950486982635743,330.0,2,-0.07431972789115648,-0.07551020408163267
+E03,V1 threshold graph topology only,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6139455782312925,0.3038547106670034,0.24669439589632317,0.2652512748526219,0.5561391269930328,0.06756717254937228,0.19404939138038138,0.24914413678471883,0.33121035795507114,90.0,2,-0.08554421768707487,-0.08282312925170077
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6139455782312925,0.3038547106670034,0.24669439589632317,0.2652512748526219,0.5561391269930328,0.06756717254937228,0.19404939138038138,0.24914413678471883,0.33121035795507114,90.0,2,-0.08554421768707487,-0.08282312925170077
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,validation,test,135,128,128,17,30,0.611904761904762,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624,0.5780573593073592,0.0032523850866265566,0.21955453633881053,0.2480829419381927,0.3652259054004976,135.0,2,-0.0875850340136054,-0.08877551020408159
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train_validation,test,111,256,128,43,30,0.6091836734693877,0.3140406254589958,0.24528420817065075,0.2620892047337721,0.6122246757826902,0.03954457919105033,0.26825183210024356,0.24883515792171643,0.3301596482973865,111.0,2,-0.09030612244897962,-0.08758503401360551
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,validation,test,3,128,128,17,30,0.6039115646258503,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119,0.6443959686147185,0.01006804501080683,0.19675363816199468,0.24961578060360046,0.3669690126405238,1.0,2,-0.09557823129251708,-0.09676870748299327
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,validation,test,171,128,128,17,30,0.597278911564626,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722,0.5967374639249639,0.03681253512264922,0.18944576057373302,0.24923764287344685,0.36656401121136833,171.0,2,-0.10221088435374137,-0.10340136054421756
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,validation,test,216,128,128,17,30,0.5904761904761905,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614,0.5810380591630591,0.03253022809192429,0.18360993880653873,0.24766383847360401,0.3643646855398436,216.0,2,-0.10901360544217686,-0.11020408163265305
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train,test,111,128,128,26,30,0.5877551020408163,0.26986942453706125,0.24582536248612433,0.2623655215185225,0.5512820512820512,0.04586062080093747,0.24237593626180587,0.24838545478276533,0.29471567222105294,111.0,2,-0.11173469387755108,-0.1071428571428572
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,validation,test,111,128,128,17,30,0.5700680272108843,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072,0.5540618235930735,0.03068242695692437,0.16250304258829384,0.24989168094749206,0.36723277520935826,111.0,2,-0.129421768707483,-0.1306122448979592
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,validation,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,90.0,2,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394
+E03,V1 threshold graph topology only,validation,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5223642676767677,0.12305175772353022,0.21080799575989495,0.24852593912509308,0.36508791696841814,90.0,2,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/summary.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/summary.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e8ab195c499d0c15bc10dd5cb4b3f930f6841d71
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/summary.md
@@ -0,0 +1,44 @@
+| experiment | description | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | cv_mean_roc_auc | cv_std_roc_auc | cv_mean_auprc | cv_mean_brier | cv_mean_ece | cv_mean_num_features | folds | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | train | test | 216 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.704762 | 0.381378 | 0.236528 | 0.256943 | 0.640271 | 0.028796 | 0.283665 | 0.247387 | 0.294473 | 216.000000 | 2 | 0.005272 | 0.009864 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | validation | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.771935 | 0.043163 | 0.282494 | 0.248602 | 0.366513 | 2.000000 | 2 | 0.001190 | 0.000000 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.830317 | 0.092788 | 0.569570 | 0.322866 | 0.408737 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.377555 | 0.480397 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E00 | MSP standalone baseline | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.709443 | 0.120491 | 0.263704 | 0.117303 | 0.097702 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E00 | MSP standalone baseline | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.779421 | 0.000540 | 0.401045 | 0.123272 | 0.054600 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.779421 | 0.000540 | 0.401045 | 0.350210 | 0.442192 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E00 | MSP standalone baseline | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.830317 | 0.092788 | 0.569570 | 0.129241 | 0.075035 | 1.000000 | 2 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | train_validation | test | 2 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.696769 | 0.367413 | 0.229414 | 0.247458 | 0.780039 | 0.019981 | 0.379794 | 0.246308 | 0.329600 | 2.000000 | 2 | -0.002721 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | train | test | 2 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.694898 | 0.337188 | 0.236129 | 0.252380 | 0.827300 | 0.107719 | 0.537080 | 0.248289 | 0.295870 | 2.000000 | 2 | -0.004592 | 0.000000 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | train | test | 171 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.678571 | 0.331238 | 0.236916 | 0.253957 | 0.683258 | 0.072524 | 0.334741 | 0.244958 | 0.290608 | 171.000000 | 2 | -0.020918 | -0.016327 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | train | test | 330 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.672789 | 0.359554 | 0.238910 | 0.258144 | 0.605204 | 0.073057 | 0.283509 | 0.248429 | 0.295319 | 330.000000 | 2 | -0.026701 | -0.022109 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | train | test | 327 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.672789 | 0.359554 | 0.238910 | 0.258144 | 0.605204 | 0.073057 | 0.283509 | 0.248429 | 0.295319 | 327.000000 | 2 | -0.026701 | -0.022109 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | train | test | 318 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.671769 | 0.354389 | 0.239128 | 0.258625 | 0.581071 | 0.021864 | 0.280503 | 0.247325 | 0.293575 | 318.000000 | 2 | -0.027721 | -0.023129 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | train | test | 5 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.671769 | 0.370546 | 0.249073 | 0.270634 | 0.628582 | 0.052793 | 0.273623 | 0.249833 | 0.296937 | 2.000000 | 2 | -0.027721 | -0.023129 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | train_validation | test | 312 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.670748 | 0.331672 | 0.240087 | 0.258474 | 0.636754 | 0.003281 | 0.262072 | 0.244408 | 0.326126 | 312.000000 | 2 | -0.028741 | -0.026020 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | train_validation | test | 8 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.665306 | 0.306308 | 0.243692 | 0.263270 | 0.673213 | 0.002385 | 0.288451 | 0.250137 | 0.333518 | 4.000000 | 2 | -0.034184 | -0.031463 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | train_validation | test | 327 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.659184 | 0.311637 | 0.238220 | 0.257784 | 0.652818 | 0.037522 | 0.325635 | 0.246017 | 0.328493 | 327.000000 | 2 | -0.040306 | -0.037585 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | train_validation | test | 330 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.659184 | 0.311637 | 0.238220 | 0.257784 | 0.652818 | 0.037522 | 0.325635 | 0.246017 | 0.328493 | 330.000000 | 2 | -0.040306 | -0.037585 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | train | test | 312 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.657483 | 0.316628 | 0.240856 | 0.258400 | 0.594268 | 0.070391 | 0.314050 | 0.248149 | 0.295059 | 312.000000 | 2 | -0.042007 | -0.037415 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | train_validation | test | 318 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.657483 | 0.311238 | 0.238332 | 0.256957 | 0.615571 | 0.013335 | 0.233962 | 0.247934 | 0.330332 | 318.000000 | 2 | -0.042007 | -0.039286 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | train_validation | test | 171 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.648639 | 0.319003 | 0.241788 | 0.259331 | 0.620602 | 0.012277 | 0.286702 | 0.248160 | 0.330096 | 171.000000 | 2 | -0.050850 | -0.048129 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.646939 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.512443 | 0.046394 | 0.206273 | 0.249135 | 0.295457 | 90.000000 | 2 | -0.052551 | -0.047959 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.646939 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.512443 | 0.046394 | 0.206273 | 0.249135 | 0.295457 | 90.000000 | 2 | -0.052551 | -0.047959 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | train_validation | test | 216 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.644898 | 0.326714 | 0.241921 | 0.260386 | 0.624149 | 0.016970 | 0.231664 | 0.248756 | 0.331178 | 216.000000 | 2 | -0.054592 | -0.051871 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | validation | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641497 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.634878 | 0.020755 | 0.212134 | 0.247405 | 0.364469 | 312.000000 | 2 | -0.057993 | -0.059184 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | train | test | 135 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.637075 | 0.308781 | 0.243952 | 0.263212 | 0.639140 | 0.051727 | 0.303233 | 0.245371 | 0.291689 | 135.000000 | 2 | -0.062415 | -0.057823 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | train_validation | test | 135 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.636054 | 0.339981 | 0.242889 | 0.261628 | 0.595351 | 0.006453 | 0.253753 | 0.248888 | 0.331281 | 135.000000 | 2 | -0.063435 | -0.060714 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | validation | test | 318 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.631973 | 0.319074 | 0.239846 | 0.254462 | 0.632480 | 0.073075 | 0.187217 | 0.248133 | 0.365379 | 318.000000 | 2 | -0.067517 | -0.068707 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | validation | test | 327 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 327.000000 | 2 | -0.074320 | -0.075510 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | validation | test | 330 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.625170 | 0.350084 | 0.239959 | 0.254810 | 0.677645 | 0.014473 | 0.257711 | 0.242962 | 0.359505 | 330.000000 | 2 | -0.074320 | -0.075510 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.613946 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.556139 | 0.067567 | 0.194049 | 0.249144 | 0.331210 | 90.000000 | 2 | -0.085544 | -0.082823 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.613946 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.556139 | 0.067567 | 0.194049 | 0.249144 | 0.331210 | 90.000000 | 2 | -0.085544 | -0.082823 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | validation | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.611905 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.578057 | 0.003252 | 0.219555 | 0.248083 | 0.365226 | 135.000000 | 2 | -0.087585 | -0.088776 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | train_validation | test | 111 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.609184 | 0.314041 | 0.245284 | 0.262089 | 0.612225 | 0.039545 | 0.268252 | 0.248835 | 0.330160 | 111.000000 | 2 | -0.090306 | -0.087585 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | validation | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.603912 | 0.318157 | 0.249778 | 0.269215 | 0.644396 | 0.010068 | 0.196754 | 0.249616 | 0.366969 | 1.000000 | 2 | -0.095578 | -0.096769 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | validation | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.597279 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.596737 | 0.036813 | 0.189446 | 0.249238 | 0.366564 | 171.000000 | 2 | -0.102211 | -0.103401 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | validation | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590476 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.581038 | 0.032530 | 0.183610 | 0.247664 | 0.364365 | 216.000000 | 2 | -0.109014 | -0.110204 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | train | test | 111 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.587755 | 0.269869 | 0.245825 | 0.262366 | 0.551282 | 0.045861 | 0.242376 | 0.248385 | 0.294716 | 111.000000 | 2 | -0.111735 | -0.107143 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | validation | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.570068 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.554062 | 0.030682 | 0.162503 | 0.249892 | 0.367233 | 111.000000 | 2 | -0.129422 | -0.130612 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 | -0.134184 | -0.135374 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.522364 | 0.123052 | 0.210808 | 0.248526 | 0.365088 | 90.000000 | 2 | -0.134184 | -0.135374 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..341019cb644f20a1cfd9eed3e1558c4ea357b850
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7dfae4a43441371c9d3348fbf0b52f6ed640d805010f20ac1bad3a7537394340
+size 2165
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a97aed680a07e52134953179399531dc61d6c1d2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ba780f2126fd19522fc88477ed10cc01dfe38dd6563f62e5066c69ab47529ada
+size 466883
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..000e5f156003de9128761e97f04f35b59feb1de7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
@@ -0,0 +1,43 @@
+experiment,description,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train,test,2,128,128,26,30,0.6948979591836735,0.33718769782651,0.2361286438836147,0.25237984878873254
+E03,V1 threshold graph topology only,train,test,90,128,128,26,30,0.6469387755102041,0.316441655102371,0.24464322794445725,0.2654602540908485
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train,test,90,128,128,26,30,0.6469387755102041,0.316441655102371,0.24464322794445725,0.2654602540908485
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train,test,111,128,128,26,30,0.5877551020408163,0.26986942453706125,0.24582536248612433,0.2623655215185225
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train,test,135,128,128,26,30,0.6370748299319727,0.3087812659355016,0.2439518638069677,0.26321204445072544
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train,test,171,128,128,26,30,0.6785714285714286,0.33123847365644477,0.23691586488382765,0.253957304063387
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train,test,216,128,128,26,30,0.7047619047619048,0.38137834405487175,0.2365280705838712,0.25694291470040276
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train,test,312,128,128,26,30,0.657482993197279,0.3166275815856477,0.24085600119980904,0.25840017025265005
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train,test,318,128,128,26,30,0.6717687074829932,0.3543889235600655,0.2391282838651574,0.2586245114385508
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train,test,327,128,128,26,30,0.6727891156462585,0.35955387025234786,0.23890985237037227,0.25814443520513347
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train,test,330,128,128,26,30,0.6727891156462585,0.35955387025234786,0.23890985237037227,0.25814443520513347
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train,test,5,128,128,26,30,0.6717687074829931,0.3705456651947631,0.24907305331779828,0.27063374083927205
+E00,MSP standalone baseline,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,validation,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307
+E03,V1 threshold graph topology only,validation,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,validation,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,validation,test,111,128,128,17,30,0.5700680272108843,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,validation,test,135,128,128,17,30,0.611904761904762,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,validation,test,171,128,128,17,30,0.597278911564626,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,validation,test,216,128,128,17,30,0.5904761904761905,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,validation,test,312,128,128,17,30,0.6414965986394559,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,validation,test,318,128,128,17,30,0.6319727891156462,0.319074126700342,0.23984584096608794,0.2544621555837041
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,validation,test,327,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,validation,test,330,128,128,17,30,0.6251700680272109,0.3500843478447421,0.23995901848659124,0.25481049812588663
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,validation,test,3,128,128,17,30,0.6039115646258503,0.3181567227955428,0.24977838126998897,0.2692150191261119
+E00,MSP standalone baseline,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train_validation,test,2,256,128,43,30,0.6967687074829932,0.3674129042744521,0.22941374484084776,0.24745782961510437
+E03,V1 threshold graph topology only,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6139455782312925,0.3038547106670034,0.24669439589632317,0.2652512748526219
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6139455782312925,0.3038547106670034,0.24669439589632317,0.2652512748526219
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train_validation,test,111,256,128,43,30,0.6091836734693877,0.3140406254589958,0.24528420817065075,0.2620892047337721
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train_validation,test,135,256,128,43,30,0.6360544217687074,0.33998105589599426,0.24288853366336527,0.2616279112351091
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,test,171,256,128,43,30,0.648639455782313,0.31900338576588944,0.24178843596845367,0.2593306393457062
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,test,216,256,128,43,30,0.6448979591836734,0.32671427901652456,0.24192138783398742,0.2603862656838889
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train_validation,test,312,256,128,43,30,0.6707482993197279,0.331671673673952,0.24008683806134223,0.2584744062999458
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train_validation,test,318,256,128,43,30,0.6574829931972789,0.31123811949511904,0.23833231029962795,0.25695728415662594
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train_validation,test,327,256,128,43,30,0.6591836734693878,0.3116372393926359,0.23821967598326002,0.25778411262032186
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train_validation,test,330,256,128,43,30,0.6591836734693878,0.3116372393926359,0.23821967598326002,0.25778411262032186
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train_validation,test,8,256,128,43,30,0.6653061224489796,0.3063076149489174,0.24369224554841978,0.2632700962036505
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E00_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E00_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5a553f9eb64138387268c0958c7a7c948c8cf79a
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E00_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,train,0,1,64,64,13,13,0.7647058823529412,0.45450362182902027,0.14143750419992207,0.07591044530272484
+E00,MSP standalone baseline,train,1,1,64,64,13,13,0.8959276018099547,0.6846358955054606,0.11704446939177948,0.07415932416915894
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E01_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E01_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3817cc2b91397c550ac3bb44ce19054cca97b3f7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E01_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train,0,1,64,64,13,13,0.7647058823529412,0.45450362182902027,0.38166713713477934,0.4463828949284805
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train,1,1,64,64,13,13,0.8959276018099547,0.6846358955054606,0.26406388257690616,0.371090995316958
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E02_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E02_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d5b5a3c72cd4fed21de34841be21e6893b07ecfb
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E02_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train,0,2,64,64,13,13,0.751131221719457,0.4037329238222095,0.24960985895347376,0.29678535661223876
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train,1,2,64,64,13,13,0.9034690799396682,0.6704278812974466,0.24696755147334729,0.2949539502604286
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E03_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E03_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ae7d6a1772ca2c5f0abc540da7b54a86ea2d48f0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E03_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E03,V1 threshold graph topology only,train,0,90,64,64,13,13,0.5452488687782806,0.2182824041845535,0.24830571357004466,0.29420627150516265
+E03,V1 threshold graph topology only,train,1,90,64,64,13,13,0.4796380090497738,0.19426425670602687,0.24996406895261125,0.2967081211437443
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E04_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E04_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cd7881f5de0498c753d56ded0fe1568b09b1d570
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E04_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train,0,90,64,64,13,13,0.5452488687782806,0.2182824041845535,0.24830571357004466,0.29420627150516265
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train,1,90,64,64,13,13,0.4796380090497738,0.19426425670602687,0.24996406895261125,0.2967081211437443
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E05_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E05_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cbd72f5d4d89c37fbc658147c70da8e6aaf09f2a
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E05_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train,0,111,64,64,13,13,0.5188536953242835,0.21444978632478634,0.24884515218494968,0.2951494498761035
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train,1,111,64,64,13,13,0.5837104072398189,0.2703020861988254,0.24792575738058098,0.2942818945660024
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E06_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E06_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..31f515e53587ce3663efb1fa9694746e6517c588
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E06_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train,0,135,64,64,13,13,0.6025641025641026,0.28243367552689586,0.24879161470271308,0.29556914283236013
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train,1,135,64,64,13,13,0.6757164404223227,0.32403235790332563,0.2419498000060432,0.2878093657130769
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E07_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E07_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3a6af6a4902f2427bfbfae59d58db1e87b87d50b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E07_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train,0,171,64,64,13,13,0.6319758672699849,0.285389494795313,0.24123170099746716,0.2850545686231759
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train,1,171,64,64,13,13,0.7345399698340874,0.3840925493997528,0.24868413907989023,0.29616074485063143
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E08_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E08_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1e0effd3ad3f47c548eae51a3955af24ea5b96c7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E08_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train,0,216,64,64,13,13,0.6606334841628959,0.27484141147602686,0.24461605356556276,0.2918695430962121
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train,1,216,64,64,13,13,0.6199095022624435,0.2924890350877193,0.2501570519452686,0.2970760081975258
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E09_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E09_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..91325dfa24a4ff37b51ba483260e69a4d2ad8e1f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E09_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train,0,312,64,64,13,13,0.5444947209653093,0.30077816968095517,0.24806079239721562,0.2942588446907697
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train,1,312,64,64,13,13,0.6440422322775264,0.3273208886930879,0.24823688206191757,0.29585981773001074
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E10_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E10_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..32fd043202b300b9dea3f6433a52ba4c5bc4fa12
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E10_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train,0,318,64,64,13,13,0.5965309200603319,0.31522541987151786,0.24532646038149922,0.2913795689853095
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train,1,318,64,64,13,13,0.5656108597285068,0.24578150966075388,0.2493235396901362,0.2957696144927169
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E11_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E11_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..78a33b569f90f7bcd8095bf670ba8624fb1e757f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E11_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train,0,327,64,64,13,13,0.5535444947209653,0.27799328757276387,0.2476659337044007,0.2941316709408722
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train,1,327,64,64,13,13,0.6568627450980392,0.28902484576826676,0.24919267796538808,0.2965059523679988
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E12_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E12_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b4c04324d173b9332ea4cc0f4d0d198e2c9a8449
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E12_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train,0,330,64,64,13,13,0.5535444947209653,0.27799328757276387,0.2476659337044007,0.2941316709408722
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train,1,330,64,64,13,13,0.6568627450980392,0.28902484576826676,0.24919267796538808,0.2965059523679988
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E13_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E13_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0f83071aefe86556672919dfa3e0656936df9699
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_E13_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train,0,2,64,64,13,13,0.5912518853695324,0.24686537298152544,0.24983644473401317,0.2970791140720975
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train,1,2,64,64,13,13,0.6659125188536953,0.300381269371654,0.2498288696891957,0.2967945903308862
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d1ff86d1def326ccbeb9052a6a32e39609f5f770
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4be09840cd5fba68403048d4693e4142cabff4d35bbfb805f8670f1f7f30347d
+size 461308
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E00_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E00_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c9e021df348978173e2201738b01a149dc383baa
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E00_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,train_validation,0,1,128,128,22,21,0.7790387182910546,0.4011817401785176,0.1220873571338689,0.05319114541634918
+E00,MSP standalone baseline,train_validation,1,1,128,128,21,22,0.7798027444253859,0.4009074036749658,0.12445644136512027,0.05600930331274867
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E01_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E01_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6ace9aef7fdede598517086122d8b17116f7179f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E01_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train_validation,0,1,128,128,22,21,0.7790387182910546,0.4011817401785176,0.3499501280552262,0.4359518843696869
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,train_validation,1,1,128,128,21,22,0.7798027444253859,0.4009074036749658,0.35047042299930803,0.4484328850022976
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E02_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E02_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..85794e2a77986da7bbb6e43234ba1b478b1cf49f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E02_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train_validation,0,2,128,128,22,21,0.7659101023587004,0.38619089958114694,0.24360015964638865,0.33189518776562793
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,train_validation,1,2,128,128,21,22,0.7941680960548886,0.3733962609970674,0.24901683366696908,0.3273041339408139
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E03_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E03_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9983f491dd458474b5a56e3f00a817e1ae214ab1
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E03_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E03,V1 threshold graph topology only,train_validation,0,90,128,128,22,21,0.6039163328882955,0.21505456532427036,0.24826062161682233,0.3342055852502521
+E03,V1 threshold graph topology only,train_validation,1,90,128,128,21,22,0.5083619210977701,0.1730442174364924,0.25002765195261534,0.32821513065989016
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E04_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E04_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0da0ca48298293d94bc4435dab177f47014d5dca
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E04_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train_validation,0,90,128,128,22,21,0.6039163328882955,0.21505456532427036,0.24826062161682233,0.3342055852502521
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,train_validation,1,90,128,128,21,22,0.5083619210977701,0.1730442174364924,0.25002765195261534,0.32821513065989016
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E05_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E05_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c61f338a3f9e678695af435c733fad6c89e08c0d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E05_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train_validation,0,111,128,128,22,21,0.6401869158878504,0.28085367992620336,0.24780777951951277,0.3335295509153757
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,train_validation,1,111,128,128,21,22,0.5842624356775301,0.25564998427428376,0.24986253632392008,0.3267897456793972
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E06_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E06_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..55c54a9dd8163f0e7b5b0bdfb09efdf38dfbc17c
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E06_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train_validation,0,135,128,128,22,21,0.5907877169559412,0.22661170214964393,0.24891223157114073,0.3353138210087252
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,train_validation,1,135,128,128,21,22,0.5999142367066895,0.28089415501524084,0.24886430493340708,0.3272479137281545
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E07_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E07_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6bd0ecb54572e99b82124c7b120909de44cf962d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E07_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,0,171,128,128,22,21,0.6292834890965731,0.23757872413987768,0.2470083688972068,0.3326304213948234
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,1,171,128,128,21,22,0.6119210977701544,0.33582470228893063,0.24931089844630083,0.327561808620466
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E08_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E08_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f1d4d13b8a1fcf1e071772315a16b8c1f15334fa
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E08_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,0,216,128,128,22,21,0.6121495327102803,0.2081267448489663,0.24906926953245023,0.3350674993387366
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,train_validation,1,216,128,128,21,22,0.6361492281303602,0.255200336036458,0.24844330616685106,0.32728873009790144
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E09_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E09_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3005b7733651f6735ed95d187c9891701e676996
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E09_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train_validation,0,312,128,128,22,21,0.639074321317312,0.21755123871927315,0.2419954014556335,0.327375831136589
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,train_validation,1,312,128,128,21,22,0.6344339622641509,0.3065933138102346,0.2468205584901025,0.32487535831770525
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E10_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E10_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..62c5f1c74da77b3a41d0a0f8d19dea06ad6c2390
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E10_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train_validation,0,318,128,128,22,21,0.6061415220293725,0.22956166415551468,0.24741030220392057,0.33380077623277393
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,train_validation,1,318,128,128,21,22,0.625,0.23836196400314494,0.24845745894967497,0.326863971169676
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E11_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E11_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..46db15e32ba1b856fbc14ea52e8c5e6a8b89ecab
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E11_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train_validation,0,327,128,128,22,21,0.6793502447708055,0.33477824436173,0.24548597937627387,0.3320526845350935
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,train_validation,1,327,128,128,21,22,0.6262864493996569,0.31649169031166763,0.24654889534154195,0.3249341737874755
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E12_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E12_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1fe5bb2b6775ab388ce09cfdb99bd91ad3980b74
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E12_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train_validation,0,330,128,128,22,21,0.6793502447708055,0.33477824436173,0.24548597937627387,0.3320526845350935
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,train_validation,1,330,128,128,21,22,0.6262864493996569,0.31649169031166763,0.24654889534154195,0.3249341737874755
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E13_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E13_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8129552da87cb0658b3357e49efe4e4c98c199ce
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_E13_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train_validation,0,4,128,128,22,21,0.6748998664886515,0.2870943332257238,0.24913902243347796,0.3353449579439318
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,train_validation,1,4,128,128,21,22,0.6715265866209262,0.2898078142240594,0.2511351793252825,0.3316920340935595
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..410c89187b3458508eb9684d94cbb24407bfd169
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ba0e6ad36dcc3554a4f269661cea47e35db711beb48c313f22fd178e2fb9995d
+size 668750
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E00_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E00_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c1fea1c2de774ed2af12375e70a02e4b49caa22d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E00_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E00,MSP standalone baseline,validation,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.13257724608128596,0.10107500851154329
+E00,MSP standalone baseline,validation,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.10202837732499082,0.09432845748960972
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E01_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E01_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9a631c02a635974002a5a4fca69fd63ae4c40ef5
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E01_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,validation,0,1,64,64,8,9,0.6242424242424242,0.20779787872086636,0.41957766764370463,0.5086005225072432
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,validation,1,1,64,64,9,8,0.7946428571428571,0.319609746072342,0.33553241475367823,0.4521933433529648
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E02_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E02_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..67e80b712f45a7c8c1616987ce20374aa8a3d9b0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E02_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,validation,0,2,64,64,8,9,0.7414141414141414,0.28189238713976345,0.24859840260795557,0.3589622510960081
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,validation,1,2,64,64,9,8,0.8024553571428571,0.28309523809523807,0.2486047939021649,0.374064315937785
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E03_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E03_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..261db6f4c8ed78760935499f0974cb14b226fa8e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E03_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E03,V1 threshold graph topology only,validation,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E03,V1 threshold graph topology only,validation,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E04_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E04_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..795978287827e8744cd41d76d7c5c4854e2b4d6f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E04_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,validation,0,90,64,64,8,9,0.43535353535353527,0.1310270979020979,0.24899339061317843,0.3573073075224119
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,validation,1,90,64,64,9,8,0.609375,0.290588893617692,0.24805848763700775,0.37286852641442436
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E05_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E05_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..035850f47d71ee9f0948d3ecdcf8427d7e2f72c6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E05_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,validation,0,111,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.16858381261982164,0.2505207075680807,0.36030534030271233
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,validation,1,111,64,64,9,8,0.5323660714285714,0.15642227255676605,0.24926265432690342,0.3741602101160042
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E06_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E06_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..80e4131ebc21273484972ccd9c6b6369237d9801
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E06_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,validation,0,135,64,64,8,9,0.5757575757575757,0.17061988936988937,0.24971287713225424,0.3593605599209857
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,validation,1,135,64,64,9,8,0.5803571428571429,0.2684891833077317,0.24645300674413112,0.3710912508800095
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E07_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E07_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..14048ff2b57738c4d4cf449a4590dc2a13ff5ee0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E07_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,validation,0,171,64,64,8,9,0.5707070707070707,0.2159013250690347,0.24819019446756954,0.3573687029813992
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,validation,1,171,64,64,9,8,0.6227678571428571,0.16299019607843135,0.2502850912793242,0.37575931944133745
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E08_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E08_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c8b00a106d115dca4a1d446549177c0ab70f68db
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E08_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,validation,0,216,64,64,8,9,0.6040404040404039,0.2040990863672862,0.24914335410489302,0.3586660917034676
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,validation,1,216,64,64,9,8,0.5580357142857143,0.16312079124579126,0.24618432284231503,0.3700632793762195
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E09_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E09_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1595b832730d10cea4711570bfb2540ae273b115
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E09_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,validation,0,312,64,64,8,9,0.6202020202020202,0.18975554530490601,0.24781292913700476,0.35708613665511474
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,validation,1,312,64,64,9,8,0.6495535714285715,0.23451236263736264,0.24699681549289282,0.3718523686088522
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E10_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E10_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2edd3c3de934d059d2ff2f5c789cbb4cd7e888c2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E10_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,validation,0,318,64,64,8,9,0.5808080808080809,0.18207901335032622,0.24927016625015763,0.35882364506064507
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,validation,1,318,64,64,9,8,0.6841517857142857,0.19235554070112895,0.24699577124429756,0.37193497286803323
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E11_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E11_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..86caa405a1bcea681752472115320c6c5e72b828
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E11_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,validation,0,327,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,validation,1,327,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E12_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E12_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6bf091ec8c04df9b9bd007d76c80deea483e418c
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E12_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,validation,0,330,64,64,8,9,0.6878787878787879,0.2785654014539796,0.246127741693604,0.3567209622599321
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,validation,1,330,64,64,9,8,0.6674107142857143,0.23685672117446468,0.23979592805731986,0.3622887773927828
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E13_fold_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E13_fold_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8854426c9892ee95f6d852d14dc79ce828f546d4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_E13_fold_metrics.csv
@@ -0,0 +1,3 @@
+experiment,description,training_source,fold,num_features,num_train,num_test,num_errors_train,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,validation,0,1,64,64,8,9,0.6515151515151514,0.2102140070932201,0.2494412517569102,0.35894589147067324
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,validation,1,1,64,64,9,8,0.6372767857142856,0.18329326923076925,0.24979030945029068,0.37499213381037433
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2beae7e5300b588be08a7d36ec5ac3da542e3de7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-29-02_08802023c39b4ee08a067ff6e600f579/topology_steps/roberta_cola/validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d3ed90220685b41673df5af2070b0c9eb1f3caa84608ce8386196592d96a0be1
+size 458228
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..06c615f9d71b347d98ff503ffe422ab27307c9ad
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,177 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..557a0e791b93ca7dc15f1aba55bbe491f4c3c9e2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,167 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - inference.max_batches=16
+    - catboost.iterations=30
+    - catboost.early_stopping_rounds=5
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: catboost.early_stopping_rounds=5,catboost.iterations=30,experiment=topology_steps/roberta_cola,extras.print_config=false,inference.max_batches=16
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..21f941dd3529c1f54af3ee67fe321dff4d877108
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,5 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- inference.max_batches=16
+- catboost.iterations=30
+- catboost.early_stopping_rounds=5
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0a34b22426fba51d1a53c08b4fa6d615f8445f6e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,18 @@
+[2026-05-11 14:44:14,817][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:44:14,906][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:44:42,097][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:44:42,198][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:45:08,438][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:45:08,528][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:45:38,105][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:45:38,196][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:46:24,146][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:46:24,237][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:47:09,825][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:47:09,917][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:47:58,822][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:47:58,917][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:49:38,853][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:49:38,950][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 14:51:16,694][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:51:16,784][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..341019cb644f20a1cfd9eed3e1558c4ea357b850
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7dfae4a43441371c9d3348fbf0b52f6ed640d805010f20ac1bad3a7537394340
+size 2165
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2f365cf4270f5a7a1ab6e9066324776632873e9e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:032af507e3bd45190c3a588d7a0d5245401862a19d9f822e57d71a5d6ebad606
+size 957619
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..52a9464a34bed59e04ae6e9f6d318fd9234ad856
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:5a4acfba896195e0275d4938931f43df350da8595d6d0aa9624d91fafc1e7475
+size 937369
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e6ca6e23fd4275474f345a5b18a44d777e50c9e1
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ae5c76a9f5c801526226446ce3e043211d88c15997f416286e6c4200f3931e97
+size 1345263
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..327a44b64a0a239f5eb31a7aa8ccb22f15355983
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/big_all12_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d2f8a06fa2edaac4330823ca6dcaa77dec1c9e9fe0b871d4b3d0fb43124a76d0
+size 931654
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6847c2e1fbddf3242354bda34531c20b7e5275a0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
@@ -0,0 +1,224 @@
+# ChatGPT Next-Iteration Brief
+
+Paste this file into ChatGPT to propose the next iteration of topological attention uncertainty features.
+
+## Protocol
+- Dataset: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, CatBoost fitting and feature selection use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split only: final comparison. Test features are never used for training or feature selection.
+- Baseline scores are prohibited in topological methods. Only E00/E01/E02 use MSP/entropy.
+- Test bootstrap: `5` samples of `0.8` test fraction.
+- Attention symmetrization: `max`
+- Layer variants: `['small_last1', 'medium_last4', 'big_all12']`
+- Head aggregation: `['mean', 'std', 'max']`
+
+## Baseline Anchors
+- E00 MSP test ROC-AUC: `0.699490`
+- E02 MSP+entropy CatBoost test ROC-AUC: `0.696769`
+
+## Best Test Method
+- Method: `E13`
+- Training source: `train_validation`
+- Layer variant: `medium_last4`
+- Description: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+- Test ROC-AUC: `0.730952`
+- Bootstrapped test ROC-AUC: `0.715899 ± 0.017086`
+- Delta vs MSP: `0.031463`
+- Delta vs E02: `0.034184`
+
+## Detailed Result Table
+
+| method_name | layer_variant | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | brier | ece | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E13 | medium_last4 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 8 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.730952 | 0.715899 | 0.017086 | 0.031463 | 0.034184 | 0.443861 | 0.425156 | 0.030136 | 0.241466 | 0.269878 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.723129 | 0.727794 | 0.010872 | 0.023639 | 0.026361 | 0.365187 | 0.398514 | 0.023435 | 0.233639 | 0.261190 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.722449 | 0.717439 | 0.023355 | 0.022959 | 0.025680 | 0.354455 | 0.360751 | 0.053626 | 0.235677 | 0.259807 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.721769 | 0.708745 | 0.005292 | 0.022279 | 0.025000 | 0.386253 | 0.392360 | 0.032112 | 0.229344 | 0.253357 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.721429 | 0.720415 | 0.019111 | 0.021939 | 0.020748 | 0.399237 | 0.386546 | 0.028011 | 0.230289 | 0.252125 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.719728 | 0.705205 | 0.012299 | 0.020238 | 0.022959 | 0.370747 | 0.349585 | 0.034328 | 0.235070 | 0.257005 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.719388 | 0.724871 | 0.029224 | 0.019898 | 0.024490 | 0.403458 | 0.428522 | 0.036885 | 0.243941 | 0.267817 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.714966 | 0.713934 | 0.026083 | 0.015476 | 0.018197 | 0.385751 | 0.393647 | 0.038383 | 0.238512 | 0.261320 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.714966 | 0.717804 | 0.017504 | 0.015476 | 0.020068 | 0.410954 | 0.410296 | 0.049802 | 0.237782 | 0.263558 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.713946 | 0.732234 | 0.022175 | 0.014456 | 0.019048 | 0.379362 | 0.395041 | 0.044684 | 0.235878 | 0.262676 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.713605 | 0.715328 | 0.017578 | 0.014116 | 0.018707 | 0.410691 | 0.424272 | 0.031600 | 0.237190 | 0.261650 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.711565 | 0.705571 | 0.020776 | 0.012075 | 0.014796 | 0.357848 | 0.342320 | 0.035170 | 0.234476 | 0.260585 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.708503 | 0.724808 | 0.028343 | 0.009014 | 0.013605 | 0.359999 | 0.370809 | 0.041883 | 0.237106 | 0.262068 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.706463 | 0.724236 | 0.015899 | 0.006973 | 0.011565 | 0.395733 | 0.428660 | 0.020179 | 0.239809 | 0.259090 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.706463 | 0.724142 | 0.032874 | 0.006973 | 0.009694 | 0.369857 | 0.392421 | 0.017539 | 0.241536 | 0.263578 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.705782 | 0.686630 | 0.011661 | 0.006293 | 0.010884 | 0.368615 | 0.360531 | 0.020000 | 0.243061 | 0.265264 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.704762 | 0.718622 | 0.022624 | 0.005272 | 0.009864 | 0.381378 | 0.382952 | 0.027707 | 0.236528 | 0.256943 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.704762 | 0.699456 | 0.024591 | 0.005272 | 0.007993 | 0.379857 | 0.386088 | 0.043884 | 0.238691 | 0.263607 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 5 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.703571 | 0.722832 | 0.032151 | 0.004082 | 0.008673 | 0.376957 | 0.401307 | 0.042468 | 0.248421 | 0.272332 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.684929 | 0.033814 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.355230 | 0.045961 | 0.236144 | 0.256407 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.686140 | 0.026775 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.346936 | 0.036817 | 0.236144 | 0.256407 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.693006 | 0.021096 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.356135 | 0.025831 | 0.236144 | 0.256407 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700340 | 0.681865 | 0.028150 | 0.000850 | -0.000340 | 0.363551 | 0.367091 | 0.028100 | 0.235405 | 0.251905 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.711547 | 0.016961 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.406034 | 0.018979 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.681910 | 0.005368 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.371242 | 0.025851 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.706107 | 0.023990 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.370750 | 0.021646 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.711958 | 0.016543 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.410124 | 0.040979 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.685252 | 0.029150 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.368448 | 0.031213 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.711396 | 0.024456 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.374489 | 0.038074 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.704697 | 0.022717 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.371245 | 0.038603 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.697635 | 0.013551 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.385292 | 0.019531 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.691469 | 0.023754 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.364717 | 0.036580 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.691611 | 0.015665 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.386863 | 0.048360 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.708112 | 0.024106 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.400278 | 0.035433 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.697775 | 0.024651 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.378781 | 0.033366 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.726117 | 0.018207 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.410888 | 0.014686 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.703706 | 0.024597 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.394347 | 0.033524 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.716588 | 0.019002 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.391334 | 0.032173 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.702842 | 0.034091 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.399540 | 0.037285 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.688908 | 0.016764 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.368332 | 0.021263 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.718997 | 0.024849 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.402253 | 0.061817 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.697959 | 0.688202 | 0.023390 | -0.001531 | 0.001190 | 0.342510 | 0.323727 | 0.018859 | 0.239376 | 0.261571 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.697959 | 0.716485 | 0.022515 | -0.001531 | 0.003061 | 0.335025 | 0.366202 | 0.034427 | 0.237712 | 0.259383 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.697279 | 0.682549 | 0.023098 | -0.002211 | 0.000510 | 0.423073 | 0.422675 | 0.029548 | 0.238477 | 0.258314 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.696939 | 0.689024 | 0.014941 | -0.002551 | 0.000170 | 0.404167 | 0.387355 | 0.052043 | 0.242193 | 0.261055 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.696769 | 0.697497 | 0.021798 | -0.002721 | 0.000000 | 0.367413 | 0.377062 | 0.031652 | 0.229414 | 0.247458 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.696769 | 0.687377 | 0.025347 | -0.002721 | 0.000000 | 0.367413 | 0.373608 | 0.027375 | 0.229414 | 0.247458 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.696769 | 0.694492 | 0.036042 | -0.002721 | 0.000000 | 0.367413 | 0.378259 | 0.032904 | 0.229414 | 0.247458 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 8 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.695918 | 0.678690 | 0.022242 | -0.003571 | -0.000850 | 0.335743 | 0.335168 | 0.022217 | 0.247326 | 0.272887 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.695918 | 0.682650 | 0.010343 | -0.003571 | -0.000850 | 0.391976 | 0.397732 | 0.016320 | 0.232604 | 0.255949 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.695578 | 0.689656 | 0.024529 | -0.003912 | -0.001190 | 0.322077 | 0.324192 | 0.017138 | 0.234000 | 0.259621 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.694898 | 0.695567 | 0.031081 | -0.004592 | 0.000000 | 0.337188 | 0.334431 | 0.037190 | 0.236129 | 0.252380 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.694898 | 0.699138 | 0.023364 | -0.004592 | 0.000000 | 0.337188 | 0.341883 | 0.035190 | 0.236129 | 0.252380 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.694898 | 0.696644 | 0.030205 | -0.004592 | 0.000000 | 0.337188 | 0.349870 | 0.024390 | 0.236129 | 0.252380 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.691497 | 0.696713 | 0.023539 | -0.007993 | -0.009184 | 0.336787 | 0.344273 | 0.037506 | 0.229659 | 0.251420 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.689796 | 0.705987 | 0.024055 | -0.009694 | -0.005102 | 0.346891 | 0.373226 | 0.019533 | 0.238209 | 0.261000 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.683673 | 0.691629 | 0.029425 | -0.015816 | -0.011224 | 0.344060 | 0.354462 | 0.037372 | 0.241656 | 0.261655 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.683333 | 0.678049 | 0.013166 | -0.016156 | -0.011565 | 0.374695 | 0.399043 | 0.021897 | 0.240301 | 0.263237 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.683333 | 0.699791 | 0.011747 | -0.016156 | -0.013435 | 0.315471 | 0.338070 | 0.016669 | 0.233283 | 0.256527 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.682313 | 0.663189 | 0.023901 | -0.017177 | -0.012585 | 0.377590 | 0.351783 | 0.035586 | 0.240320 | 0.262098 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.681973 | 0.706954 | 0.016740 | -0.017517 | -0.012925 | 0.346062 | 0.373127 | 0.032960 | 0.236543 | 0.253116 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.680952 | 0.667133 | 0.027763 | -0.018537 | -0.019728 | 0.391535 | 0.378166 | 0.056173 | 0.236973 | 0.254948 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.680272 | 0.687004 | 0.027785 | -0.019218 | -0.020408 | 0.327374 | 0.340546 | 0.028264 | 0.229922 | 0.247445 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.678571 | 0.674062 | 0.023394 | -0.020918 | -0.016327 | 0.331238 | 0.318477 | 0.022966 | 0.236916 | 0.253957 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.678571 | 0.672570 | 0.019366 | -0.020918 | -0.022109 | 0.328948 | 0.333302 | 0.023650 | 0.230845 | 0.249225 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.678231 | 0.684844 | 0.020965 | -0.021259 | -0.016667 | 0.322128 | 0.327687 | 0.030072 | 0.241208 | 0.260125 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.670748 | 0.679174 | 0.014237 | -0.028741 | -0.026020 | 0.331672 | 0.349384 | 0.021908 | 0.240087 | 0.258474 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.669048 | 0.663659 | 0.035927 | -0.030442 | -0.031633 | 0.392401 | 0.414590 | 0.053086 | 0.237155 | 0.249410 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.668707 | 0.668277 | 0.025600 | -0.030782 | -0.031973 | 0.357781 | 0.372106 | 0.033760 | 0.231257 | 0.245422 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.667857 | 0.656193 | 0.018715 | -0.031633 | -0.032823 | 0.330605 | 0.335113 | 0.026221 | 0.243341 | 0.265053 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.657483 | 0.643722 | 0.012230 | -0.042007 | -0.037415 | 0.316628 | 0.324438 | 0.013450 | 0.240856 | 0.258400 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.657143 | 0.651016 | 0.019772 | -0.042347 | -0.043537 | 0.344190 | 0.331873 | 0.034382 | 0.233707 | 0.251065 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.656293 | 0.661089 | 0.020738 | -0.043197 | -0.038605 | 0.412343 | 0.436910 | 0.020981 | 0.246567 | 0.267202 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.656293 | 0.652677 | 0.030634 | -0.043197 | -0.038605 | 0.412343 | 0.401324 | 0.047690 | 0.246567 | 0.267202 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.653401 | 0.665245 | 0.030944 | -0.046088 | -0.041497 | 0.350900 | 0.366780 | 0.036456 | 0.240123 | 0.257416 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.653401 | 0.631442 | 0.019554 | -0.046088 | -0.041497 | 0.364930 | 0.358262 | 0.024805 | 0.241202 | 0.259649 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.653401 | 0.657038 | 0.024701 | -0.046088 | -0.041497 | 0.350900 | 0.369619 | 0.020791 | 0.240123 | 0.257416 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.653061 | 0.638546 | 0.037785 | -0.046429 | -0.047619 | 0.321965 | 0.329394 | 0.053665 | 0.239579 | 0.255104 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.652721 | 0.651649 | 0.012998 | -0.046769 | -0.047959 | 0.332183 | 0.353375 | 0.028239 | 0.237154 | 0.253866 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.652721 | 0.649091 | 0.018744 | -0.046769 | -0.047959 | 0.330404 | 0.327422 | 0.034713 | 0.235683 | 0.246143 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.652041 | 0.656502 | 0.036498 | -0.047449 | -0.048639 | 0.363351 | 0.358523 | 0.040480 | 0.237555 | 0.253130 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.651361 | 0.651214 | 0.011557 | -0.048129 | -0.045408 | 0.291409 | 0.292381 | 0.022992 | 0.235778 | 0.255258 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.651020 | 0.656570 | 0.015165 | -0.048469 | -0.049660 | 0.319204 | 0.328898 | 0.046258 | 0.236375 | 0.251961 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 5 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.650680 | 0.638222 | 0.029529 | -0.048810 | -0.044218 | 0.304108 | 0.295828 | 0.029497 | 0.248380 | 0.266100 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.648639 | 0.636972 | 0.017910 | -0.050850 | -0.046259 | 0.299669 | 0.302490 | 0.016845 | 0.244810 | 0.265414 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.648639 | 0.658960 | 0.018292 | -0.050850 | -0.048129 | 0.319003 | 0.345862 | 0.022974 | 0.241788 | 0.259331 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.646939 | 0.656462 | 0.014904 | -0.052551 | -0.047959 | 0.316442 | 0.340373 | 0.017797 | 0.244643 | 0.265460 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.646939 | 0.637328 | 0.017832 | -0.052551 | -0.047959 | 0.316442 | 0.304026 | 0.031761 | 0.244643 | 0.265460 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.646259 | 0.650454 | 0.023458 | -0.053231 | -0.054422 | 0.364931 | 0.363918 | 0.029179 | 0.237327 | 0.250637 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.645238 | 0.666552 | 0.014180 | -0.054252 | -0.051531 | 0.336925 | 0.360165 | 0.018197 | 0.243163 | 0.261165 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.644898 | 0.662251 | 0.020372 | -0.054592 | -0.051871 | 0.326714 | 0.336825 | 0.019904 | 0.241921 | 0.260386 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 5 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.642857 | 0.654244 | 0.043764 | -0.056633 | -0.052041 | 0.367270 | 0.366712 | 0.045416 | 0.247100 | 0.267392 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.642517 | 0.641656 | 0.006530 | -0.056973 | -0.052381 | 0.322334 | 0.323783 | 0.017954 | 0.243567 | 0.261151 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.642177 | 0.641978 | 0.021402 | -0.057313 | -0.058503 | 0.304161 | 0.313958 | 0.026963 | 0.238175 | 0.251552 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.642177 | 0.627897 | 0.026303 | -0.057313 | -0.058503 | 0.304161 | 0.297233 | 0.015634 | 0.238175 | 0.251552 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641837 | 0.611726 | 0.031055 | -0.057653 | -0.058844 | 0.355178 | 0.322578 | 0.035727 | 0.240657 | 0.256714 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641497 | 0.663481 | 0.030498 | -0.057993 | -0.059184 | 0.319934 | 0.332647 | 0.040864 | 0.238518 | 0.252374 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.640816 | 0.647481 | 0.028444 | -0.058673 | -0.055952 | 0.295823 | 0.312658 | 0.022745 | 0.237284 | 0.251495 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.640816 | 0.629026 | 0.017347 | -0.058673 | -0.055952 | 0.295823 | 0.295902 | 0.033604 | 0.237284 | 0.251495 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.637755 | 0.653738 | 0.030057 | -0.061735 | -0.059014 | 0.300422 | 0.309932 | 0.016574 | 0.239226 | 0.252751 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.637075 | 0.639143 | 0.027480 | -0.062415 | -0.057823 | 0.308781 | 0.307322 | 0.030915 | 0.243952 | 0.263212 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.636054 | 0.646495 | 0.021297 | -0.063435 | -0.060714 | 0.339981 | 0.346266 | 0.032381 | 0.242889 | 0.261628 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.631293 | 0.612877 | 0.015961 | -0.068197 | -0.065476 | 0.371258 | 0.377852 | 0.025341 | 0.244999 | 0.262270 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.631293 | 0.625403 | 0.021780 | -0.068197 | -0.065476 | 0.371258 | 0.369883 | 0.032176 | 0.244999 | 0.262270 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.630612 | 0.635845 | 0.021218 | -0.068878 | -0.070068 | 0.381069 | 0.387495 | 0.030927 | 0.242893 | 0.259645 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.630612 | 0.642256 | 0.009802 | -0.068878 | -0.070068 | 0.381069 | 0.408503 | 0.013686 | 0.242893 | 0.259645 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.613946 | 0.630811 | 0.036245 | -0.085544 | -0.082823 | 0.303855 | 0.323037 | 0.028494 | 0.246694 | 0.265251 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.613946 | 0.599969 | 0.028255 | -0.085544 | -0.082823 | 0.303855 | 0.298482 | 0.028695 | 0.246694 | 0.265251 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.611905 | 0.610183 | 0.028434 | -0.087585 | -0.088776 | 0.319590 | 0.354750 | 0.033766 | 0.239673 | 0.251771 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.610884 | 0.617154 | 0.018550 | -0.088605 | -0.085884 | 0.364251 | 0.380628 | 0.049079 | 0.245911 | 0.263961 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.610884 | 0.619781 | 0.023954 | -0.088605 | -0.085884 | 0.364251 | 0.378831 | 0.020574 | 0.245911 | 0.263961 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.609184 | 0.633158 | 0.031248 | -0.090306 | -0.087585 | 0.314041 | 0.345557 | 0.035438 | 0.245284 | 0.262089 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.602381 | 0.601655 | 0.032357 | -0.097109 | -0.092517 | 0.317407 | 0.320760 | 0.043390 | 0.243957 | 0.260071 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.602381 | 0.601985 | 0.023744 | -0.097109 | -0.092517 | 0.317407 | 0.300603 | 0.029547 | 0.243957 | 0.260071 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.601701 | 0.613230 | 0.028641 | -0.097789 | -0.098980 | 0.314996 | 0.322248 | 0.018274 | 0.249469 | 0.270114 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.597279 | 0.568540 | 0.030407 | -0.102211 | -0.103401 | 0.289734 | 0.277576 | 0.030324 | 0.239002 | 0.249042 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590816 | 0.580923 | 0.023884 | -0.108673 | -0.109864 | 0.284151 | 0.276434 | 0.024029 | 0.247906 | 0.264044 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590476 | 0.593799 | 0.044013 | -0.109014 | -0.110204 | 0.317261 | 0.337590 | 0.025077 | 0.239168 | 0.248573 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.587755 | 0.582575 | 0.016714 | -0.111735 | -0.107143 | 0.269869 | 0.283754 | 0.019084 | 0.245825 | 0.262366 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 8 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.587075 | 0.588256 | 0.021227 | -0.112415 | -0.109694 | 0.332649 | 0.351028 | 0.008036 | 0.245771 | 0.263716 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.582993 | 0.564719 | 0.021118 | -0.116497 | -0.117687 | 0.350428 | 0.331664 | 0.026730 | 0.245377 | 0.261314 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.582993 | 0.579111 | 0.029232 | -0.116497 | -0.117687 | 0.350428 | 0.389082 | 0.048460 | 0.245377 | 0.261314 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.570068 | 0.568917 | 0.018495 | -0.129422 | -0.130612 | 0.297998 | 0.302530 | 0.028430 | 0.241840 | 0.252539 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | 0.564372 | 0.018435 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.288489 | 0.011434 | 0.243259 | 0.256393 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | 0.563020 | 0.031064 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.287006 | 0.041845 | 0.243259 | 0.256393 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.558163 | 0.536851 | 0.006914 | -0.141327 | -0.142517 | 0.264054 | 0.276798 | 0.014329 | 0.242795 | 0.255342 | 5 | 0.800000 |
+
+
+## Selected Features
+- `small_last1_train_E13_final_test_model` selected 5 features:
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v8:head_pair_18:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard`
+- `small_last1_validation_E13_final_test_model` selected 3 features:
+  - `v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:q25life:mean`
+  - `v6:silhouette:07:mean`
+- `small_last1_train_validation_E13_final_test_model` selected 8 features:
+  - `v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:06:mean`
+- `medium_last4_train_E13_final_test_model` selected 5 features:
+  - `v6:silhouette:12:max`
+  - `v2:pattern_distance:previous:std`
+  - `v7:head_pair_43:h1_l2_summary`
+  - `v6:betti:14:std`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+- `medium_last4_validation_E13_final_test_model` selected 3 features:
+  - `v6:silhouette:02:mean`
+  - `v4:h0:q75life:mean`
+  - `v7:head_pair_8:h0_l2_summary`
+- `medium_last4_train_validation_E13_final_test_model` selected 8 features:
+  - `v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_2:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:07:std`
+  - `v6:silhouette:06:mean`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v6:silhouette:04:std`
+  - `v6:betti:07:mean`
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+- `big_all12_train_E13_final_test_model` selected 5 features:
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:03:mean`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_41:h1_l2_summary`
+- `big_all12_validation_E13_final_test_model` selected 3 features:
+  - `v7:head_pair_2:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_37:h0_l2_summary`
+- `big_all12_train_validation_E13_final_test_model` selected 8 features:
+  - `v4:h0:meanlife:mean`
+  - `v6:silhouette:07:max`
+  - `v6:betti:07:std`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v6:silhouette:04:mean`
+  - `v4:h0:q25life:mean`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v6:silhouette:06:mean`
+
+## Ask For Next Iteration
+Use the table above to propose new topological feature methods that improve test ROC-AUC over E00/E02 without using baseline scores inside topology methods. Pay attention to layer variants, training source differences, bootstrap variance, feature counts, and which feature families help or overfit.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..30831940ce93363faea5bfeeb69cc71ed97d3438
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+method_name,layer_variant,training_source,description,feature_families,feature_description,feature_selection_description,num_features,num_train_source,num_errors_train_source,num_test,num_errors_test,roc_auc,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02,auprc,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,brier,ece,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction
+E13,medium_last4,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",8,256,43,128,30,0.7309523809523809,0.7158993742910914,0.0170855181217743,0.03146258503401356,0.034183673469387665,0.4438607744151222,0.42515605133772433,0.030135796648256052,0.24146580662325098,0.2698784268352386,5,0.8
+E09,medium_last4,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,256,43,128,30,0.7231292517006802,0.7277944334314773,0.010871707544704207,0.023639455782312857,0.026360544217686965,0.3651866703929516,0.39851375781642384,0.023434810627226976,0.2336393740646722,0.26118968422383404,5,0.8
+E06,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,256,43,128,30,0.7224489795918367,0.7174389057856662,0.023354955511113346,0.022959183673469385,0.025680272108843494,0.3544547788416146,0.36075127835450993,0.05362612215301937,0.23567719667281528,0.25980738125890385,5,0.8
+E08,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,256,43,128,30,0.7217687074829933,0.7087445448513601,0.005292497470701588,0.022278911564625914,0.025000000000000022,0.3862526356605845,0.3923595006551478,0.03211224932889063,0.22934404365548383,0.25335692067463195,5,0.8
+E07,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,17,128,30,0.7214285714285713,0.7204148815892194,0.01911116270783652,0.021938775510203956,0.02074829931972777,0.399237180311085,0.386546316963756,0.028010746788808365,0.23028933032151838,0.25212494466386315,5,0.8
+E08,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,256,43,128,30,0.7197278911564626,0.7052051734273957,0.01229925461311669,0.020238095238095277,0.022959183673469385,0.3707474489391719,0.3495853958775934,0.03432800760436974,0.23507030907969778,0.25700524153343896,5,0.8
+E09,big_all12,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,26,128,30,0.7193877551020409,0.7248710744965898,0.02922357145025749,0.01989795918367354,0.02448979591836742,0.40345759217319915,0.42852219515990375,0.03688503431167225,0.24394144924693417,0.26781729796919823,5,0.8
+E12,big_all12,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,256,43,128,30,0.7149659863945579,0.713933572750646,0.026082751346148566,0.015476190476190532,0.01819727891156464,0.38575111921262917,0.39364704125596933,0.03838312539402604,0.2385116054878123,0.2613204516056368,5,0.8
+E07,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,26,128,30,0.7149659863945579,0.7178041357544425,0.01750440458843522,0.015476190476190532,0.02006802721088441,0.41095405672179874,0.4102955408938076,0.0498022716472141,0.2377817724240253,0.2635583097163331,5,0.8
+E09,medium_last4,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,26,128,30,0.7139455782312925,0.7322343997465948,0.022174953852979278,0.014455782312925103,0.01904761904761898,0.37936247049534355,0.3950411060848641,0.044683786166208925,0.2358776771617792,0.2626763999132642,5,0.8
+E10,medium_last4,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,128,26,128,30,0.7136054421768707,0.7153279929946598,0.01757838988753193,0.014115646258503367,0.018707482993197244,0.41069101815749337,0.42427186075565715,0.031599981294232006,0.23719006710623877,0.2616502647081016,5,0.8
+E12,medium_last4,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,256,43,128,30,0.7115646258503402,0.7055708515910009,0.020775607955235153,0.012074829931972841,0.01479591836734695,0.3578476549255757,0.34232018063415,0.03516982320067986,0.23447593525529303,0.260584864335118,5,0.8
+E08,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,26,128,30,0.7085034013605442,0.7248078033078034,0.028342893606333137,0.009013605442176886,0.013605442176870763,0.3599989688303527,0.37080925224306,0.0418831951322699,0.23710640101705738,0.2620679159842323,5,0.8
+E10,big_all12,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,128,26,128,30,0.7064625850340136,0.7242362294632062,0.015898732962543172,0.00697278911564625,0.011564625850340127,0.3957328994351871,0.4286597298487722,0.020179452768519235,0.23980940616751223,0.259089988607488,5,0.8
+E07,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,256,43,128,30,0.7064625850340136,0.7241424496556075,0.03287443947689194,0.00697278911564625,0.009693877551020358,0.3698566269405718,0.3924211641152714,0.01753853389281829,0.24153648221228474,0.26357818924684084,5,0.8
+E07,big_all12,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,26,128,30,0.70578231292517,0.6866295178183822,0.011660609630612872,0.006292517006802667,0.010884353741496544,0.36861458170989825,0.3605314018941903,0.01999954214321801,0.24306056187202152,0.26526384047870155,5,0.8
+E08,small_last1,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,26,128,30,0.7047619047619048,0.7186218891791263,0.022623829382998426,0.00527210884353746,0.009863945578231337,0.38137834405487175,0.3829519292264962,0.02770657930442869,0.2365280705838712,0.25694291470040276,5,0.8
+E09,big_all12,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,256,43,128,30,0.7047619047619047,0.6994562805615436,0.024590811150846277,0.005272108843537349,0.007993197278911457,0.37985728692829024,0.38608829039048187,0.04388401751749228,0.23869137334269805,0.2636074809855147,5,0.8
+E13,medium_last4,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",5,128,26,128,30,0.7035714285714285,0.722832395515346,0.032151338895364825,0.004081632653061162,0.00867346938775504,0.3769571038527284,0.4013068617453629,0.04246821090550683,0.2484210452985982,0.27233165945437743,5,0.8
+E02,medium_last4,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,17,128,30,0.7006802721088435,0.6849294434826181,0.03381389472747407,0.0011904761904761862,0.0,0.3588014457155333,0.35523004292536786,0.04596122925477817,0.236143930715541,0.2564072690982307,5,0.8
+E02,big_all12,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,17,128,30,0.7006802721088435,0.6861395841073448,0.026774611242860485,0.0011904761904761862,0.0,0.3588014457155333,0.3469357668955981,0.036816886101340034,0.236143930715541,0.2564072690982307,5,0.8
+E02,small_last1,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,17,128,30,0.7006802721088435,0.6930059142493352,0.021096013447811878,0.0011904761904761862,0.0,0.3588014457155333,0.3561350542832698,0.025831241885670687,0.236143930715541,0.2564072690982307,5,0.8
+E11,big_all12,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,128,17,128,30,0.7003401360544217,0.6818650110715401,0.028149549114388567,0.0008503401360543394,-0.0003401360544218468,0.3635509012412095,0.3670906056837342,0.02810008652854796,0.23540493165540907,0.25190507207909546,5,0.8
+E01,medium_last4,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,26,128,30,0.6994897959183674,0.7115472798806132,0.016961430447448737,0.0,0.004591836734693877,0.37382592189724495,0.4060344385257796,0.018979016690899908,0.34963061874487267,0.39046415712655114,5,0.8
+E00,small_last1,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,256,43,128,30,0.6994897959183674,0.6819099576795871,0.00536828669928862,0.0,0.0027210884353741083,0.37382592189724495,0.3712423627946908,0.025850543733215617,0.1673109777450433,0.0835537682287395,5,0.8
+E01,small_last1,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,256,43,128,30,0.6994897959183674,0.7061066372273694,0.02398991885850373,0.0,0.0027210884353741083,0.37382592189724495,0.37075019273909315,0.021646246585352875,0.34963061874487267,0.39046415712655114,5,0.8
+E01,small_last1,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,26,128,30,0.6994897959183674,0.7119582080976091,0.016542893874546594,0.0,0.004591836734693877,0.37382592189724495,0.41012427814798097,0.040978672176024064,0.34963061874487267,0.39046415712655114,5,0.8
+E01,small_last1,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.685251931169329,0.029150107163604964,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.3684483178494008,0.03121322496008432,0.34963061874487267,0.39046415712655114,5,0.8
+E00,small_last1,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.711395659056524,0.02445585445573795,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.3744889494957168,0.038073523063995515,0.1673109777450433,0.0835537682287395,5,0.8
+E00,small_last1,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,26,128,30,0.6994897959183674,0.7046965035820291,0.022716858820489336,0.0,0.004591836734693877,0.37382592189724495,0.371245407818346,0.03860275840268294,0.1673109777450433,0.0835537682287395,5,0.8
+E00,medium_last4,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,256,43,128,30,0.6994897959183674,0.6976352711105746,0.013551413489681828,0.0,0.0027210884353741083,0.37382592189724495,0.3852923035591246,0.019531275729714085,0.1673109777450433,0.0835537682287395,5,0.8
+E00,medium_last4,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,26,128,30,0.6994897959183674,0.691469067969068,0.02375414861199182,0.0,0.004591836734693877,0.37382592189724495,0.36471743282540836,0.036580375143827636,0.1673109777450433,0.0835537682287395,5,0.8
+E00,medium_last4,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.6916109896216925,0.015665267166024364,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.3868626523161933,0.04835976164973693,0.1673109777450433,0.0835537682287395,5,0.8
+E01,medium_last4,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.7081121327502906,0.024106427822800376,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.4002779488187782,0.03543318264390987,0.34963061874487267,0.39046415712655114,5,0.8
+E01,big_all12,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.6977746302781244,0.02465122260032654,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.3787814257380882,0.03336636095258678,0.34963061874487267,0.39046415712655114,5,0.8
+E01,medium_last4,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,256,43,128,30,0.6994897959183674,0.7261165004586058,0.018207008985568186,0.0,0.0027210884353741083,0.37382592189724495,0.4108876369330563,0.014686142227571438,0.34963061874487267,0.39046415712655114,5,0.8
+E00,big_all12,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,26,128,30,0.6994897959183674,0.7037061881166464,0.024597225795880813,0.0,0.004591836734693877,0.37382592189724495,0.3943472384497849,0.03352412320753397,0.1673109777450433,0.0835537682287395,5,0.8
+E01,big_all12,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,26,128,30,0.6994897959183674,0.7165880707253162,0.019001955643468033,0.0,0.004591836734693877,0.37382592189724495,0.39133373070789734,0.03217342246192916,0.34963061874487267,0.39046415712655114,5,0.8
+E01,big_all12,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,256,43,128,30,0.6994897959183674,0.7028419355461328,0.03409087324392474,0.0,0.0027210884353741083,0.37382592189724495,0.39954043413322876,0.037285212287835524,0.34963061874487267,0.39046415712655114,5,0.8
+E00,big_all12,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,256,43,128,30,0.6994897959183674,0.68890753827643,0.01676399114461647,0.0,0.0027210884353741083,0.37382592189724495,0.3683324948637097,0.02126262724292581,0.1673109777450433,0.0835537682287395,5,0.8
+E00,big_all12,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,128,17,128,30,0.6994897959183674,0.7189965415243192,0.02484889036386553,0.0,-0.0011904761904761862,0.37382592189724495,0.4022532743328299,0.061816872041965634,0.1673109777450433,0.0835537682287395,5,0.8
+E11,big_all12,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,256,43,128,30,0.6979591836734693,0.6882019867259579,0.02339008311934068,-0.001530612244898033,0.0011904761904760752,0.34251003502539634,0.32372741091595764,0.018858726204140704,0.2393756118519908,0.2615705886914264,5,0.8
+E12,medium_last4,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,128,26,128,30,0.6979591836734693,0.7164848223576294,0.02251471555298841,-0.001530612244898033,0.003061224489795844,0.33502471803308365,0.36620196930840726,0.03442655647020885,0.23771227595885316,0.2593829985779855,5,0.8
+E10,big_all12,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,256,43,128,30,0.6972789115646258,0.6825494026293493,0.023097626756673283,-0.0022108843537415046,0.0005102040816326037,0.42307269315935125,0.42267475122382525,0.029548485741383183,0.23847663227423713,0.2583140730325578,5,0.8
+E05,big_all12,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,256,43,128,30,0.6969387755102041,0.6890240085237334,0.014941334449712695,-0.0025510204081632404,0.0001700680272108679,0.40416703178003155,0.3873545611372669,0.0520431294859553,0.24219269570934396,0.2610550157638689,5,0.8
+E02,big_all12,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,256,43,128,30,0.6967687074829932,0.6974966219252436,0.021797784857952963,-0.0027210884353741083,0.0,0.3674129042744521,0.37706225809608085,0.031652363105750425,0.22941374484084776,0.24745782961510437,5,0.8
+E02,medium_last4,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,256,43,128,30,0.6967687074829932,0.6873767234247856,0.025346503527770257,-0.0027210884353741083,0.0,0.3674129042744521,0.3736084160011831,0.027374978998361735,0.22941374484084776,0.24745782961510437,5,0.8
+E02,small_last1,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,256,43,128,30,0.6967687074829932,0.694491986408653,0.03604248229103394,-0.0027210884353741083,0.0,0.3674129042744521,0.3782586394467421,0.032903945682467926,0.22941374484084776,0.24745782961510437,5,0.8
+E13,big_all12,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",8,256,43,128,30,0.6959183673469388,0.6786900999354606,0.02224186208494833,-0.0035714285714285587,-0.0008503401360544505,0.3357430220845985,0.3351682697979171,0.022216969864021763,0.2473259256697783,0.2728866565231929,5,0.8
+E11,medium_last4,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,256,43,128,30,0.6959183673469388,0.6826502642323834,0.010342969899690453,-0.0035714285714285587,-0.0008503401360544505,0.3919756867685766,0.39773230874368115,0.016320032538066603,0.2326036952979047,0.255948757255657,5,0.8
+E07,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,256,43,128,30,0.6955782312925171,0.6896564765090868,0.024528513465381978,-0.0039115646258502945,-0.0011904761904761862,0.3220765473349525,0.32419168692695044,0.017137914215724453,0.2340002090895137,0.25962056285117696,5,0.8
+E02,big_all12,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,26,128,30,0.6948979591836735,0.6955669775555576,0.031081401387931105,-0.004591836734693877,0.0,0.33718769782651,0.33443143907527706,0.03718991701715014,0.2361286438836147,0.25237984878873254,5,0.8
+E02,small_last1,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,26,128,30,0.6948979591836735,0.6991377313028081,0.023364040954319196,-0.004591836734693877,0.0,0.33718769782651,0.34188262336332115,0.03519008489839002,0.2361286438836147,0.25237984878873254,5,0.8
+E02,medium_last4,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,128,26,128,30,0.6948979591836735,0.6966435017556734,0.030204981040389677,-0.004591836734693877,0.0,0.33718769782651,0.3498699363914447,0.0243901187333396,0.2361286438836147,0.25237984878873254,5,0.8
+E09,medium_last4,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,17,128,30,0.6914965986394557,0.6967132974243596,0.02353912322273676,-0.007993197278911679,-0.009183673469387865,0.3367871555940819,0.3442725009951255,0.037505871526424664,0.22965944418774697,0.2514201362321379,5,0.8
+E11,medium_last4,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,128,26,128,30,0.689795918367347,0.7059869414444624,0.024054979330420397,-0.009693877551020358,-0.005102040816326481,0.34689090151146224,0.37322616467937364,0.019532908806789484,0.23820949577154552,0.2609998028692142,5,0.8
+E11,big_all12,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,128,26,128,30,0.6836734693877551,0.6916286437680219,0.02942481006674848,-0.015816326530612268,-0.011224489795918391,0.3440600515407033,0.35446155977882154,0.03737166132548168,0.24165553805700035,0.26165509135010484,5,0.8
+E06,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,26,128,30,0.6833333333333333,0.6780486142591405,0.013165673795091138,-0.016156462585034004,-0.011564625850340127,0.37469545537625387,0.3990429712250982,0.021896500621762655,0.24030072221199036,0.26323696991552925,5,0.8
+E10,medium_last4,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,256,43,128,30,0.6833333333333333,0.6997910744226534,0.011746597772862211,-0.016156462585034004,-0.013435374149659896,0.3154713423067192,0.3380704080056133,0.016669321037712022,0.23328324034549608,0.2565267900299113,5,0.8
+E08,big_all12,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,26,128,30,0.682312925170068,0.6631889659902869,0.023900795485527336,-0.017176870748299322,-0.012585034013605445,0.3775897015531472,0.35178331921295336,0.035586305928833314,0.2403201586451087,0.26209753241574363,5,0.8
+E10,small_last1,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,128,26,128,30,0.6819727891156463,0.7069536695765828,0.016740285943543216,-0.017517006802721058,-0.01292517006802718,0.3460617842140169,0.37312677756120916,0.03296020153029256,0.23654348933845343,0.25311581195903765,5,0.8
+E06,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,17,128,30,0.680952380952381,0.6671330964325127,0.027762580525268882,-0.018537414965986376,-0.019727891156462563,0.39153535037275977,0.37816598705199117,0.05617265969545005,0.2369728197970617,0.25494814615861283,5,0.8
+E10,medium_last4,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,128,17,128,30,0.6802721088435374,0.6870041084646348,0.027785005146744663,-0.01921768707482996,-0.020408163265306145,0.3273743615906408,0.34054644726688477,0.028263940111749916,0.2299219842144397,0.2474448586421395,5,0.8
+E07,small_last1,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,26,128,30,0.6785714285714286,0.674062441932053,0.023394377484986836,-0.02091836734693875,-0.01632653061224487,0.33123847365644477,0.3184766631103063,0.022966116988985076,0.23691586488382765,0.253957304063387,5,0.8
+E11,medium_last4,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,128,17,128,30,0.6785714285714286,0.6725698599051146,0.019366383698299783,-0.02091836734693875,-0.022108843537414935,0.3289478336873437,0.33330228583947186,0.023650113681557807,0.23084465526268935,0.24922549265847907,5,0.8
+E12,big_all12,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,128,26,128,30,0.6782312925170068,0.6848442368752098,0.02096489747969146,-0.021258503401360596,-0.01666666666666672,0.3221284404927187,0.32768692824566953,0.03007215333271152,0.24120788047493202,0.2601251984091062,5,0.8
+E09,small_last1,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,256,43,128,30,0.6707482993197279,0.6791742491465285,0.014236924665717339,-0.02874149659863945,-0.02602040816326534,0.331671673673952,0.3493835366531842,0.0219080482963798,0.24008683806134223,0.2584744062999458,5,0.8
+E12,big_all12,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,128,17,128,30,0.6690476190476191,0.6636587807903598,0.03592726454813357,-0.03044217687074824,-0.031632653061224425,0.39240057011971363,0.414590034551949,0.05308594115043792,0.23715521203976445,0.2494097861351577,5,0.8
+E12,medium_last4,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,128,17,128,30,0.6687074829931974,0.668277216804894,0.02559982264079322,-0.030782312925169975,-0.03197278911564616,0.357780765475057,0.37210562157592164,0.03375963227122977,0.2312565799718268,0.2454222428772334,5,0.8
+E13,medium_last4,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",3,128,17,128,30,0.6678571428571429,0.6561934739237371,0.018714744411459604,-0.031632653061224425,-0.03282312925170061,0.3306052038055336,0.335112815266179,0.02622053261993565,0.24334093388177008,0.2650531355796668,5,0.8
+E09,small_last1,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,26,128,30,0.657482993197279,0.6437219632219632,0.012229708815480718,-0.042006802721088365,-0.03741496598639449,0.3166275815856477,0.32443795710554235,0.013449780582903012,0.24085600119980904,0.25840017025265005,5,0.8
+E08,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,17,128,30,0.6571428571428573,0.6510155677655677,0.019772149919309936,-0.0423469387755101,-0.04353741496598629,0.3441899066824001,0.3318727071305177,0.03438170923376495,0.23370729434888876,0.2510645794521833,5,0.8
+E03,medium_last4,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,26,128,30,0.6562925170068028,0.6610888558322768,0.0207383133460227,-0.04319727891156455,-0.038605442176870675,0.41234290052836065,0.4369095781823539,0.020981031589401622,0.24656724151336,0.2672017848688633,5,0.8
+E04,medium_last4,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,26,128,30,0.6562925170068028,0.6526765164262164,0.030634063065177006,-0.04319727891156455,-0.038605442176870675,0.41234290052836065,0.401324326466365,0.04769012008083467,0.24656724151336,0.2672017848688633,5,0.8
+E11,small_last1,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,128,26,128,30,0.6534013605442177,0.6652445804352489,0.03094354811831467,-0.04608843537414964,-0.04149659863945576,0.3508997638435154,0.3667804661627856,0.036456206459847644,0.2401229501115204,0.2574161359870334,5,0.8
+E05,medium_last4,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,26,128,30,0.6534013605442177,0.6314415200350874,0.019553700559616277,-0.04608843537414964,-0.04149659863945576,0.3649303042146918,0.35826248940038574,0.024805358455878196,0.24120203777336752,0.2596489968448159,5,0.8
+E12,small_last1,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,128,26,128,30,0.6534013605442177,0.6570380701170174,0.024701283077977636,-0.04608843537414964,-0.04149659863945576,0.3508997638435154,0.36961922458204527,0.02079084850979924,0.2401229501115204,0.2574161359870334,5,0.8
+E07,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,17,128,30,0.653061224489796,0.6385459702126369,0.03778506528167292,-0.046428571428571375,-0.04761904761904756,0.3219652203192749,0.3293944062331759,0.05366549256927237,0.23957892666757477,0.25510361537034726,5,0.8
+E09,big_all12,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,17,128,30,0.6527210884353742,0.6516491407095352,0.012997832400186201,-0.04676870748299311,-0.0479591836734693,0.3321831681621904,0.35337463581317735,0.02823908685420311,0.23715398155200268,0.2538658536179595,5,0.8
+E10,small_last1,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,128,17,128,30,0.652721088435374,0.6490911652242062,0.01874368702572722,-0.04676870748299333,-0.04795918367346952,0.3304037145162253,0.3274218678362317,0.03471304345789124,0.23568346863659717,0.24614255270056537,5,0.8
+E08,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,17,128,30,0.6520408163265307,0.656502369397251,0.03649775407672751,-0.04744897959183669,-0.04863945578231288,0.3633508691964874,0.35852339936343164,0.04047953573365739,0.2375552041080547,0.2531296002171747,5,0.8
+E06,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,256,43,128,30,0.6513605442176871,0.6512135014108699,0.01155682140920307,-0.048129251700680276,-0.04540816326530617,0.29140873660355493,0.2923813028859292,0.02299161505255579,0.2357775582946554,0.25525846464379415,5,0.8
+E06,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,17,128,30,0.6510204081632653,0.6565703094360583,0.015165105085349904,-0.04846938775510201,-0.0496598639455782,0.31920437933584056,0.3288980735913115,0.04625833287065476,0.2363754305482736,0.25196122586001435,5,0.8
+E13,big_all12,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",5,128,26,128,30,0.6506802721088436,0.6382224311358236,0.02952891599038869,-0.04880952380952375,-0.04421768707482987,0.30410756780844833,0.295828393998399,0.029496996860588546,0.24837960571535145,0.26610019143068425,5,0.8
+E06,big_all12,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,26,128,30,0.648639455782313,0.6369724573671942,0.017910397879017066,-0.050850340136054384,-0.04625850340136051,0.29966932656724843,0.3024895663650324,0.01684478365412162,0.2448098256714179,0.2654137019985526,5,0.8
+E07,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,256,43,128,30,0.648639455782313,0.6589600216154252,0.018291614731926965,-0.050850340136054384,-0.048129251700680276,0.31900338576588944,0.3458616249905259,0.022973823495397415,0.24178843596845367,0.2593306393457062,5,0.8
+E03,small_last1,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,26,128,30,0.6469387755102041,0.6564620321199268,0.01490444495756932,-0.052551020408163285,-0.04795918367346941,0.316441655102371,0.3403725076931111,0.017796787211745237,0.24464322794445725,0.2654602540908485,5,0.8
+E04,small_last1,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,26,128,30,0.6469387755102041,0.6373279816890928,0.01783213609727167,-0.052551020408163285,-0.04795918367346941,0.316441655102371,0.3040262756582509,0.03176089825604078,0.24464322794445725,0.2654602540908485,5,0.8
+E10,big_all12,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,128,17,128,30,0.6462585034013605,0.650453821862303,0.0234575175946028,-0.05323129251700687,-0.054421768707483054,0.3649310062185087,0.3639182785330797,0.029178680805787425,0.23732676248751727,0.25063724554892824,5,0.8
+E05,medium_last4,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,256,43,128,30,0.6452380952380953,0.666551617983924,0.014180348854277559,-0.054251700680272075,-0.051530612244897966,0.3369245477126821,0.3601647239441459,0.018197344420192888,0.24316304817356435,0.26116483139496405,5,0.8
+E08,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,256,43,128,30,0.6448979591836734,0.6622510627232849,0.020371533046873395,-0.05459183673469392,-0.05187074829931981,0.32671427901652456,0.33682523895304695,0.019904060959532115,0.24192138783398742,0.2603862656838889,5,0.8
+E13,small_last1,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",5,128,26,128,30,0.6428571428571429,0.6542439967439968,0.0437635385057944,-0.05663265306122445,-0.05204081632653057,0.367270363968637,0.366712352842619,0.04541609253529152,0.24710021631739754,0.26739244686817015,5,0.8
+E05,big_all12,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,26,128,30,0.6425170068027211,0.6416562679661195,0.006529528075015294,-0.056972789115646294,-0.05238095238095242,0.322334221183033,0.32378312175826435,0.01795370947690434,0.243567159854712,0.2611512739225207,5,0.8
+E11,small_last1,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,128,17,128,30,0.6421768707482993,0.6419784291100081,0.02140199505478552,-0.05731292517006803,-0.058503401360544216,0.304160540762469,0.31395754975298307,0.026962555935058745,0.23817471872308812,0.2515518675138147,5,0.8
+E12,small_last1,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,128,17,128,30,0.6421768707482993,0.6278967143967144,0.02630287633983648,-0.05731292517006803,-0.058503401360544216,0.304160540762469,0.2972328562145286,0.015634012228546285,0.23817471872308812,0.2515518675138147,5,0.8
+E05,big_all12,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,17,128,30,0.6418367346938776,0.6117263270980494,0.031055406748547204,-0.057653061224489766,-0.05884353741496595,0.3551783577267341,0.3225779365633843,0.03572724555526688,0.24065655709405984,0.25671377613278634,5,0.8
+E09,small_last1,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,128,17,128,30,0.6414965986394559,0.6634805988138749,0.03049821425678359,-0.0579931972789115,-0.05918367346938769,0.31993406434112603,0.3326467836220087,0.040864129977017195,0.23851845012248798,0.2523741299810534,5,0.8
+E11,small_last1,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,256,43,128,30,0.6408163265306123,0.6474806828973496,0.028443531849742812,-0.058673469387755084,-0.055952380952380976,0.29582278897978403,0.31265814092759403,0.022745445771647846,0.23728373182482632,0.25149481372212956,5,0.8
+E12,small_last1,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,256,43,128,30,0.6408163265306123,0.6290260609955847,0.01734677918242251,-0.058673469387755084,-0.055952380952380976,0.29582278897978403,0.2959018020803595,0.03360403330332191,0.23728373182482632,0.25149481372212956,5,0.8
+E10,small_last1,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,256,43,128,30,0.6377551020408163,0.6537378831827286,0.030057048246559394,-0.06173469387755104,-0.05901360544217693,0.30042240740237214,0.30993183023795334,0.016573888375107523,0.2392261563210975,0.2527508014994746,5,0.8
+E06,small_last1,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,26,128,30,0.6370748299319727,0.6391427053326366,0.02747967440546431,-0.06241496598639462,-0.057823129251700744,0.3087812659355016,0.3073222395612484,0.030915125680174915,0.2439518638069677,0.26321204445072544,5,0.8
+E06,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,256,43,128,30,0.6360544217687074,0.6464954911953209,0.021297331195763484,-0.06343537414965994,-0.06071428571428583,0.33998105589599426,0.34626626517365305,0.03238060244682617,0.24288853366336527,0.2616279112351091,5,0.8
+E04,big_all12,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,256,43,128,30,0.6312925170068027,0.6128774758384488,0.01596085575826178,-0.06819727891156468,-0.06547619047619058,0.3712580481891713,0.37785236536004624,0.02534114722713636,0.24499905895451768,0.26226984570925926,5,0.8
+E03,big_all12,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,256,43,128,30,0.6312925170068027,0.6254025500997045,0.02178033406447432,-0.06819727891156468,-0.06547619047619058,0.3712580481891713,0.36988304004755174,0.0321758729224013,0.24499905895451768,0.26226984570925926,5,0.8
+E04,big_all12,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.6306122448979592,0.6358452286018075,0.021217558877226563,-0.06887755102040816,-0.07006802721088434,0.38106935982206674,0.38749522444649626,0.030926525705034923,0.2428926650439806,0.2596447073022748,5,0.8
+E03,big_all12,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.6306122448979592,0.6422563171071942,0.009801575770996794,-0.06887755102040816,-0.07006802721088434,0.38106935982206674,0.4085034326119355,0.013685944310002566,0.2428926650439806,0.2596447073022748,5,0.8
+E03,small_last1,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,256,43,128,30,0.6139455782312925,0.6308109393256605,0.03624500466083048,-0.08554421768707487,-0.08282312925170077,0.3038547106670034,0.32303659332045975,0.02849378398274187,0.24669439589632317,0.2652512748526219,5,0.8
+E04,small_last1,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,256,43,128,30,0.6139455782312925,0.5999690020100689,0.02825523241855664,-0.08554421768707487,-0.08282312925170077,0.3038547106670034,0.29848216716699055,0.028695378701078935,0.24669439589632317,0.2652512748526219,5,0.8
+E06,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,128,17,128,30,0.611904761904762,0.6101826446826447,0.028434395034904702,-0.0875850340136054,-0.08877551020408159,0.3195895127807685,0.3547495799258126,0.03376609427434851,0.23967324114139937,0.2517714324851624,5,0.8
+E04,medium_last4,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,256,43,128,30,0.6108843537414966,0.6171543945108887,0.01855018746055597,-0.08860544217687072,-0.08588435374149661,0.36425138798430584,0.38062782036977555,0.0490793107070995,0.24591095979809408,0.2639608138671911,5,0.8
+E03,medium_last4,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,256,43,128,30,0.6108843537414966,0.6197812052306029,0.0239535577246297,-0.08860544217687072,-0.08588435374149661,0.36425138798430584,0.3788313282416546,0.020573901562692662,0.24591095979809408,0.2639608138671911,5,0.8
+E05,small_last1,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,256,43,128,30,0.6091836734693877,0.6331576858233001,0.031247597389921968,-0.09030612244897962,-0.08758503401360551,0.3140406254589958,0.345556846796598,0.035437905094964826,0.24528420817065075,0.2620892047337721,5,0.8
+E03,big_all12,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,26,128,30,0.6023809523809524,0.6016554321144,0.03235662570450292,-0.097108843537415,-0.09251700680272112,0.31740703464773734,0.32076049997010175,0.04338982849327088,0.24395690836623724,0.2600708093478356,5,0.8
+E04,big_all12,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,26,128,30,0.6023809523809524,0.6019854305127839,0.023743906427811403,-0.097108843537415,-0.09251700680272112,0.31740703464773734,0.3006025526910373,0.02954658863578746,0.24395690836623724,0.2600708093478356,5,0.8
+E13,small_last1,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",3,128,17,128,30,0.6017006802721089,0.6132298943030918,0.028640901608347664,-0.09778911564625847,-0.09897959183673466,0.31499551644165646,0.32224782123413603,0.018273987326338784,0.24946907193826984,0.27011427980385794,5,0.8
+E07,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,128,17,128,30,0.597278911564626,0.5685403371764606,0.030406541615630896,-0.10221088435374137,-0.10340136054421756,0.2897339239191364,0.2775757876335649,0.030324134498572894,0.23900203952539567,0.24904154445359722,5,0.8
+E13,big_all12,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",3,128,17,128,30,0.5908163265306123,0.5809225146198831,0.023884124408293166,-0.10867346938775502,-0.1098639455782312,0.2841513563451873,0.2764338853963904,0.0240285806043944,0.24790566658063407,0.26404399547593493,5,0.8
+E08,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,128,17,128,30,0.5904761904761905,0.5937987585753134,0.04401256906985715,-0.10901360544217686,-0.11020408163265305,0.31726064413632427,0.3375895410498836,0.02507688480364396,0.2391680993896241,0.24857255524977614,5,0.8
+E05,small_last1,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,26,128,30,0.5877551020408163,0.5825745283324192,0.016714206389635805,-0.11173469387755108,-0.1071428571428572,0.26986942453706125,0.28375370826545215,0.019083728006861516,0.24582536248612433,0.2623655215185225,5,0.8
+E13,small_last1,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",8,256,43,128,30,0.5870748299319728,0.5882556783583708,0.02122695662257094,-0.11241496598639455,-0.10969387755102045,0.33264927088084695,0.3510284579738717,0.008036133692974224,0.24577134876485526,0.2637157270005777,5,0.8
+E03,medium_last4,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5829931972789116,0.5647186733905153,0.02111771037755255,-0.11649659863945572,-0.1176870748299319,0.3504282463401957,0.3316639576921635,0.02673044657919785,0.24537662555585155,0.2613142892180861,5,0.8
+E04,medium_last4,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5829931972789116,0.5791106130711394,0.029232020415548173,-0.11649659863945572,-0.1176870748299319,0.3504282463401957,0.3890816168707233,0.0484603277856984,0.24537662555585155,0.2613142892180861,5,0.8
+E05,small_last1,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,17,128,30,0.5700680272108843,0.5689165874211786,0.018494532197089807,-0.129421768707483,-0.1306122448979592,0.29799762701934535,0.3025296712627162,0.02842992914802016,0.24183995064937558,0.2525391085247072,5,0.8
+E04,small_last1,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5653061224489796,0.564372341487779,0.018434822569289005,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394,0.27931468828524186,0.2884892028031338,0.01143448308912329,0.2432594474634649,0.2563933893322078,5,0.8
+E03,small_last1,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,128,17,128,30,0.5653061224489796,0.5630196747696747,0.031063801051733266,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394,0.27931468828524186,0.2870059231172485,0.041844899423689436,0.2432594474634649,0.2563933893322078,5,0.8
+E05,medium_last4,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,128,17,128,30,0.5581632653061224,0.5368505794432327,0.006914220309189718,-0.14132653061224498,-0.14251700680272117,0.2640536204409586,0.27679779611038957,0.01432927231931744,0.2427951150974915,0.25534237559215345,5,0.8
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ee60f06efdffd71fdce11a654d16eb67fed01b36
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+| method_name | layer_variant | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | brier | ece | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E13 | medium_last4 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 8 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.730952 | 0.715899 | 0.017086 | 0.031463 | 0.034184 | 0.443861 | 0.425156 | 0.030136 | 0.241466 | 0.269878 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.723129 | 0.727794 | 0.010872 | 0.023639 | 0.026361 | 0.365187 | 0.398514 | 0.023435 | 0.233639 | 0.261190 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.722449 | 0.717439 | 0.023355 | 0.022959 | 0.025680 | 0.354455 | 0.360751 | 0.053626 | 0.235677 | 0.259807 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.721769 | 0.708745 | 0.005292 | 0.022279 | 0.025000 | 0.386253 | 0.392360 | 0.032112 | 0.229344 | 0.253357 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.721429 | 0.720415 | 0.019111 | 0.021939 | 0.020748 | 0.399237 | 0.386546 | 0.028011 | 0.230289 | 0.252125 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.719728 | 0.705205 | 0.012299 | 0.020238 | 0.022959 | 0.370747 | 0.349585 | 0.034328 | 0.235070 | 0.257005 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.719388 | 0.724871 | 0.029224 | 0.019898 | 0.024490 | 0.403458 | 0.428522 | 0.036885 | 0.243941 | 0.267817 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.714966 | 0.713934 | 0.026083 | 0.015476 | 0.018197 | 0.385751 | 0.393647 | 0.038383 | 0.238512 | 0.261320 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.714966 | 0.717804 | 0.017504 | 0.015476 | 0.020068 | 0.410954 | 0.410296 | 0.049802 | 0.237782 | 0.263558 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.713946 | 0.732234 | 0.022175 | 0.014456 | 0.019048 | 0.379362 | 0.395041 | 0.044684 | 0.235878 | 0.262676 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.713605 | 0.715328 | 0.017578 | 0.014116 | 0.018707 | 0.410691 | 0.424272 | 0.031600 | 0.237190 | 0.261650 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.711565 | 0.705571 | 0.020776 | 0.012075 | 0.014796 | 0.357848 | 0.342320 | 0.035170 | 0.234476 | 0.260585 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.708503 | 0.724808 | 0.028343 | 0.009014 | 0.013605 | 0.359999 | 0.370809 | 0.041883 | 0.237106 | 0.262068 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.706463 | 0.724236 | 0.015899 | 0.006973 | 0.011565 | 0.395733 | 0.428660 | 0.020179 | 0.239809 | 0.259090 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.706463 | 0.724142 | 0.032874 | 0.006973 | 0.009694 | 0.369857 | 0.392421 | 0.017539 | 0.241536 | 0.263578 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.705782 | 0.686630 | 0.011661 | 0.006293 | 0.010884 | 0.368615 | 0.360531 | 0.020000 | 0.243061 | 0.265264 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.704762 | 0.718622 | 0.022624 | 0.005272 | 0.009864 | 0.381378 | 0.382952 | 0.027707 | 0.236528 | 0.256943 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.704762 | 0.699456 | 0.024591 | 0.005272 | 0.007993 | 0.379857 | 0.386088 | 0.043884 | 0.238691 | 0.263607 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 5 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.703571 | 0.722832 | 0.032151 | 0.004082 | 0.008673 | 0.376957 | 0.401307 | 0.042468 | 0.248421 | 0.272332 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.684929 | 0.033814 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.355230 | 0.045961 | 0.236144 | 0.256407 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.686140 | 0.026775 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.346936 | 0.036817 | 0.236144 | 0.256407 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700680 | 0.693006 | 0.021096 | 0.001190 | 0.000000 | 0.358801 | 0.356135 | 0.025831 | 0.236144 | 0.256407 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.700340 | 0.681865 | 0.028150 | 0.000850 | -0.000340 | 0.363551 | 0.367091 | 0.028100 | 0.235405 | 0.251905 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.711547 | 0.016961 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.406034 | 0.018979 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.681910 | 0.005368 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.371242 | 0.025851 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.706107 | 0.023990 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.370750 | 0.021646 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.711958 | 0.016543 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.410124 | 0.040979 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.685252 | 0.029150 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.368448 | 0.031213 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.711396 | 0.024456 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.374489 | 0.038074 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.704697 | 0.022717 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.371245 | 0.038603 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.697635 | 0.013551 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.385292 | 0.019531 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.691469 | 0.023754 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.364717 | 0.036580 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.691611 | 0.015665 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.386863 | 0.048360 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.708112 | 0.024106 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.400278 | 0.035433 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.697775 | 0.024651 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.378781 | 0.033366 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.726117 | 0.018207 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.410888 | 0.014686 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.703706 | 0.024597 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.394347 | 0.033524 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.716588 | 0.019002 | 0.000000 | 0.004592 | 0.373826 | 0.391334 | 0.032173 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.702842 | 0.034091 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.399540 | 0.037285 | 0.349631 | 0.390464 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.688908 | 0.016764 | 0.000000 | 0.002721 | 0.373826 | 0.368332 | 0.021263 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.699490 | 0.718997 | 0.024849 | 0.000000 | -0.001190 | 0.373826 | 0.402253 | 0.061817 | 0.167311 | 0.083554 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.697959 | 0.688202 | 0.023390 | -0.001531 | 0.001190 | 0.342510 | 0.323727 | 0.018859 | 0.239376 | 0.261571 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.697959 | 0.716485 | 0.022515 | -0.001531 | 0.003061 | 0.335025 | 0.366202 | 0.034427 | 0.237712 | 0.259383 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.697279 | 0.682549 | 0.023098 | -0.002211 | 0.000510 | 0.423073 | 0.422675 | 0.029548 | 0.238477 | 0.258314 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.696939 | 0.689024 | 0.014941 | -0.002551 | 0.000170 | 0.404167 | 0.387355 | 0.052043 | 0.242193 | 0.261055 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.696769 | 0.697497 | 0.021798 | -0.002721 | 0.000000 | 0.367413 | 0.377062 | 0.031652 | 0.229414 | 0.247458 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.696769 | 0.687377 | 0.025347 | -0.002721 | 0.000000 | 0.367413 | 0.373608 | 0.027375 | 0.229414 | 0.247458 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.696769 | 0.694492 | 0.036042 | -0.002721 | 0.000000 | 0.367413 | 0.378259 | 0.032904 | 0.229414 | 0.247458 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 8 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.695918 | 0.678690 | 0.022242 | -0.003571 | -0.000850 | 0.335743 | 0.335168 | 0.022217 | 0.247326 | 0.272887 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.695918 | 0.682650 | 0.010343 | -0.003571 | -0.000850 | 0.391976 | 0.397732 | 0.016320 | 0.232604 | 0.255949 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.695578 | 0.689656 | 0.024529 | -0.003912 | -0.001190 | 0.322077 | 0.324192 | 0.017138 | 0.234000 | 0.259621 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.694898 | 0.695567 | 0.031081 | -0.004592 | 0.000000 | 0.337188 | 0.334431 | 0.037190 | 0.236129 | 0.252380 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.694898 | 0.699138 | 0.023364 | -0.004592 | 0.000000 | 0.337188 | 0.341883 | 0.035190 | 0.236129 | 0.252380 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.694898 | 0.696644 | 0.030205 | -0.004592 | 0.000000 | 0.337188 | 0.349870 | 0.024390 | 0.236129 | 0.252380 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.691497 | 0.696713 | 0.023539 | -0.007993 | -0.009184 | 0.336787 | 0.344273 | 0.037506 | 0.229659 | 0.251420 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.689796 | 0.705987 | 0.024055 | -0.009694 | -0.005102 | 0.346891 | 0.373226 | 0.019533 | 0.238209 | 0.261000 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.683673 | 0.691629 | 0.029425 | -0.015816 | -0.011224 | 0.344060 | 0.354462 | 0.037372 | 0.241656 | 0.261655 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.683333 | 0.678049 | 0.013166 | -0.016156 | -0.011565 | 0.374695 | 0.399043 | 0.021897 | 0.240301 | 0.263237 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.683333 | 0.699791 | 0.011747 | -0.016156 | -0.013435 | 0.315471 | 0.338070 | 0.016669 | 0.233283 | 0.256527 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.682313 | 0.663189 | 0.023901 | -0.017177 | -0.012585 | 0.377590 | 0.351783 | 0.035586 | 0.240320 | 0.262098 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.681973 | 0.706954 | 0.016740 | -0.017517 | -0.012925 | 0.346062 | 0.373127 | 0.032960 | 0.236543 | 0.253116 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.680952 | 0.667133 | 0.027763 | -0.018537 | -0.019728 | 0.391535 | 0.378166 | 0.056173 | 0.236973 | 0.254948 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.680272 | 0.687004 | 0.027785 | -0.019218 | -0.020408 | 0.327374 | 0.340546 | 0.028264 | 0.229922 | 0.247445 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.678571 | 0.674062 | 0.023394 | -0.020918 | -0.016327 | 0.331238 | 0.318477 | 0.022966 | 0.236916 | 0.253957 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.678571 | 0.672570 | 0.019366 | -0.020918 | -0.022109 | 0.328948 | 0.333302 | 0.023650 | 0.230845 | 0.249225 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.678231 | 0.684844 | 0.020965 | -0.021259 | -0.016667 | 0.322128 | 0.327687 | 0.030072 | 0.241208 | 0.260125 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.670748 | 0.679174 | 0.014237 | -0.028741 | -0.026020 | 0.331672 | 0.349384 | 0.021908 | 0.240087 | 0.258474 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.669048 | 0.663659 | 0.035927 | -0.030442 | -0.031633 | 0.392401 | 0.414590 | 0.053086 | 0.237155 | 0.249410 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.668707 | 0.668277 | 0.025600 | -0.030782 | -0.031973 | 0.357781 | 0.372106 | 0.033760 | 0.231257 | 0.245422 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.667857 | 0.656193 | 0.018715 | -0.031633 | -0.032823 | 0.330605 | 0.335113 | 0.026221 | 0.243341 | 0.265053 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.657483 | 0.643722 | 0.012230 | -0.042007 | -0.037415 | 0.316628 | 0.324438 | 0.013450 | 0.240856 | 0.258400 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.657143 | 0.651016 | 0.019772 | -0.042347 | -0.043537 | 0.344190 | 0.331873 | 0.034382 | 0.233707 | 0.251065 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.656293 | 0.661089 | 0.020738 | -0.043197 | -0.038605 | 0.412343 | 0.436910 | 0.020981 | 0.246567 | 0.267202 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.656293 | 0.652677 | 0.030634 | -0.043197 | -0.038605 | 0.412343 | 0.401324 | 0.047690 | 0.246567 | 0.267202 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.653401 | 0.665245 | 0.030944 | -0.046088 | -0.041497 | 0.350900 | 0.366780 | 0.036456 | 0.240123 | 0.257416 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.653401 | 0.631442 | 0.019554 | -0.046088 | -0.041497 | 0.364930 | 0.358262 | 0.024805 | 0.241202 | 0.259649 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.653401 | 0.657038 | 0.024701 | -0.046088 | -0.041497 | 0.350900 | 0.369619 | 0.020791 | 0.240123 | 0.257416 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.653061 | 0.638546 | 0.037785 | -0.046429 | -0.047619 | 0.321965 | 0.329394 | 0.053665 | 0.239579 | 0.255104 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.652721 | 0.651649 | 0.012998 | -0.046769 | -0.047959 | 0.332183 | 0.353375 | 0.028239 | 0.237154 | 0.253866 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.652721 | 0.649091 | 0.018744 | -0.046769 | -0.047959 | 0.330404 | 0.327422 | 0.034713 | 0.235683 | 0.246143 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.652041 | 0.656502 | 0.036498 | -0.047449 | -0.048639 | 0.363351 | 0.358523 | 0.040480 | 0.237555 | 0.253130 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.651361 | 0.651214 | 0.011557 | -0.048129 | -0.045408 | 0.291409 | 0.292381 | 0.022992 | 0.235778 | 0.255258 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.651020 | 0.656570 | 0.015165 | -0.048469 | -0.049660 | 0.319204 | 0.328898 | 0.046258 | 0.236375 | 0.251961 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 5 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.650680 | 0.638222 | 0.029529 | -0.048810 | -0.044218 | 0.304108 | 0.295828 | 0.029497 | 0.248380 | 0.266100 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.648639 | 0.636972 | 0.017910 | -0.050850 | -0.046259 | 0.299669 | 0.302490 | 0.016845 | 0.244810 | 0.265414 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.648639 | 0.658960 | 0.018292 | -0.050850 | -0.048129 | 0.319003 | 0.345862 | 0.022974 | 0.241788 | 0.259331 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.646939 | 0.656462 | 0.014904 | -0.052551 | -0.047959 | 0.316442 | 0.340373 | 0.017797 | 0.244643 | 0.265460 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.646939 | 0.637328 | 0.017832 | -0.052551 | -0.047959 | 0.316442 | 0.304026 | 0.031761 | 0.244643 | 0.265460 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.646259 | 0.650454 | 0.023458 | -0.053231 | -0.054422 | 0.364931 | 0.363918 | 0.029179 | 0.237327 | 0.250637 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.645238 | 0.666552 | 0.014180 | -0.054252 | -0.051531 | 0.336925 | 0.360165 | 0.018197 | 0.243163 | 0.261165 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.644898 | 0.662251 | 0.020372 | -0.054592 | -0.051871 | 0.326714 | 0.336825 | 0.019904 | 0.241921 | 0.260386 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 5 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.642857 | 0.654244 | 0.043764 | -0.056633 | -0.052041 | 0.367270 | 0.366712 | 0.045416 | 0.247100 | 0.267392 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.642517 | 0.641656 | 0.006530 | -0.056973 | -0.052381 | 0.322334 | 0.323783 | 0.017954 | 0.243567 | 0.261151 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.642177 | 0.641978 | 0.021402 | -0.057313 | -0.058503 | 0.304161 | 0.313958 | 0.026963 | 0.238175 | 0.251552 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.642177 | 0.627897 | 0.026303 | -0.057313 | -0.058503 | 0.304161 | 0.297233 | 0.015634 | 0.238175 | 0.251552 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641837 | 0.611726 | 0.031055 | -0.057653 | -0.058844 | 0.355178 | 0.322578 | 0.035727 | 0.240657 | 0.256714 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.641497 | 0.663481 | 0.030498 | -0.057993 | -0.059184 | 0.319934 | 0.332647 | 0.040864 | 0.238518 | 0.252374 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.640816 | 0.647481 | 0.028444 | -0.058673 | -0.055952 | 0.295823 | 0.312658 | 0.022745 | 0.237284 | 0.251495 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.640816 | 0.629026 | 0.017347 | -0.058673 | -0.055952 | 0.295823 | 0.295902 | 0.033604 | 0.237284 | 0.251495 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.637755 | 0.653738 | 0.030057 | -0.061735 | -0.059014 | 0.300422 | 0.309932 | 0.016574 | 0.239226 | 0.252751 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.637075 | 0.639143 | 0.027480 | -0.062415 | -0.057823 | 0.308781 | 0.307322 | 0.030915 | 0.243952 | 0.263212 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.636054 | 0.646495 | 0.021297 | -0.063435 | -0.060714 | 0.339981 | 0.346266 | 0.032381 | 0.242889 | 0.261628 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.631293 | 0.612877 | 0.015961 | -0.068197 | -0.065476 | 0.371258 | 0.377852 | 0.025341 | 0.244999 | 0.262270 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.631293 | 0.625403 | 0.021780 | -0.068197 | -0.065476 | 0.371258 | 0.369883 | 0.032176 | 0.244999 | 0.262270 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.630612 | 0.635845 | 0.021218 | -0.068878 | -0.070068 | 0.381069 | 0.387495 | 0.030927 | 0.242893 | 0.259645 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.630612 | 0.642256 | 0.009802 | -0.068878 | -0.070068 | 0.381069 | 0.408503 | 0.013686 | 0.242893 | 0.259645 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.613946 | 0.630811 | 0.036245 | -0.085544 | -0.082823 | 0.303855 | 0.323037 | 0.028494 | 0.246694 | 0.265251 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.613946 | 0.599969 | 0.028255 | -0.085544 | -0.082823 | 0.303855 | 0.298482 | 0.028695 | 0.246694 | 0.265251 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.611905 | 0.610183 | 0.028434 | -0.087585 | -0.088776 | 0.319590 | 0.354750 | 0.033766 | 0.239673 | 0.251771 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.610884 | 0.617154 | 0.018550 | -0.088605 | -0.085884 | 0.364251 | 0.380628 | 0.049079 | 0.245911 | 0.263961 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.610884 | 0.619781 | 0.023954 | -0.088605 | -0.085884 | 0.364251 | 0.378831 | 0.020574 | 0.245911 | 0.263961 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.609184 | 0.633158 | 0.031248 | -0.090306 | -0.087585 | 0.314041 | 0.345557 | 0.035438 | 0.245284 | 0.262089 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.602381 | 0.601655 | 0.032357 | -0.097109 | -0.092517 | 0.317407 | 0.320760 | 0.043390 | 0.243957 | 0.260071 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.602381 | 0.601985 | 0.023744 | -0.097109 | -0.092517 | 0.317407 | 0.300603 | 0.029547 | 0.243957 | 0.260071 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.601701 | 0.613230 | 0.028641 | -0.097789 | -0.098980 | 0.314996 | 0.322248 | 0.018274 | 0.249469 | 0.270114 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.597279 | 0.568540 | 0.030407 | -0.102211 | -0.103401 | 0.289734 | 0.277576 | 0.030324 | 0.239002 | 0.249042 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 3 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590816 | 0.580923 | 0.023884 | -0.108673 | -0.109864 | 0.284151 | 0.276434 | 0.024029 | 0.247906 | 0.264044 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.590476 | 0.593799 | 0.044013 | -0.109014 | -0.110204 | 0.317261 | 0.337590 | 0.025077 | 0.239168 | 0.248573 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 26 | 128 | 30 | 0.587755 | 0.582575 | 0.016714 | -0.111735 | -0.107143 | 0.269869 | 0.283754 | 0.019084 | 0.245825 | 0.262366 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 8 | 256 | 43 | 128 | 30 | 0.587075 | 0.588256 | 0.021227 | -0.112415 | -0.109694 | 0.332649 | 0.351028 | 0.008036 | 0.245771 | 0.263716 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.582993 | 0.564719 | 0.021118 | -0.116497 | -0.117687 | 0.350428 | 0.331664 | 0.026730 | 0.245377 | 0.261314 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.582993 | 0.579111 | 0.029232 | -0.116497 | -0.117687 | 0.350428 | 0.389082 | 0.048460 | 0.245377 | 0.261314 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.570068 | 0.568917 | 0.018495 | -0.129422 | -0.130612 | 0.297998 | 0.302530 | 0.028430 | 0.241840 | 0.252539 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | 0.564372 | 0.018435 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.288489 | 0.011434 | 0.243259 | 0.256393 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.565306 | 0.563020 | 0.031064 | -0.134184 | -0.135374 | 0.279315 | 0.287006 | 0.041845 | 0.243259 | 0.256393 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 128 | 17 | 128 | 30 | 0.558163 | 0.536851 | 0.006914 | -0.141327 | -0.142517 | 0.264054 | 0.276798 | 0.014329 | 0.242795 | 0.255342 | 5 | 0.800000 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..341019cb644f20a1cfd9eed3e1558c4ea357b850
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7dfae4a43441371c9d3348fbf0b52f6ed640d805010f20ac1bad3a7537394340
+size 2165
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2bc912357fd8e902cf6b6dbf06795b3697b4c70d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e725e69cbf8a978a3539d3eb603b96bbe410a2f0ae7223ace481e56450ef1851
+size 942892
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8055febd102be4d96b935f4341bfe4355e6ee7a6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2f1659c85adf6851642a3dbef916340a3250eeda92afaefb5f11356d8d251790
+size 920416
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1402d5e6496e58edf8a09cde8a6bc1f476bd50d8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:67bfa1279eb96ced156c4b89a30d3da2280dde8b3ade12e31dde7731f325983b
+size 1302035
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..fcdabedbae3e43b918a262b113ac3a8b0fbefb3b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3473e82d0486d8c52c3a0c93e0b69beba4691490c002ef0a8c1982a259bfcaba
+size 912927
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3a2069cb546110528e40289b9c701ee070f44a22
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,177 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 16
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 30
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 5
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/run_report.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..fc5c7f1c9e549b9ed368d137c775fe5d0abd3c78
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
@@ -0,0 +1,165 @@
+# Topological Attention Uncertainty Run Summary
+
+- Dataset config: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, feature selection and CatBoost fitting use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split is used only once for final method comparison; no test rows train CatBoost.
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- Test bootstrap: `5` samples of `0.8` test fraction.
+- Baselines: MSP and normalized predictive entropy only.
+- Baseline scores are used only by E00, E01, and E02; E03-E13 are topology-only.
+- Attention preprocessing: `max` symmetrization, distance `1 - W`.
+- Layer variants: `['small_last1', 'medium_last4', 'big_all12']`
+
+## Test Summary Metrics
+
+| experiment | description | layer_variant | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 8 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.730952 | 0.443861 | 0.241466 | 0.269878 | 0.715899 | 0.017086 | 0.425156 | 0.030136 | 5 | 0.800000 | 0.031463 | 0.034184 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 312 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.723129 | 0.365187 | 0.233639 | 0.261190 | 0.727794 | 0.010872 | 0.398514 | 0.023435 | 5 | 0.800000 | 0.023639 | 0.026361 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 135 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.722449 | 0.354455 | 0.235677 | 0.259807 | 0.717439 | 0.023355 | 0.360751 | 0.053626 | 5 | 0.800000 | 0.022959 | 0.025680 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 216 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.721769 | 0.386253 | 0.229344 | 0.253357 | 0.708745 | 0.005292 | 0.392360 | 0.032112 | 5 | 0.800000 | 0.022279 | 0.025000 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.721429 | 0.399237 | 0.230289 | 0.252125 | 0.720415 | 0.019111 | 0.386546 | 0.028011 | 5 | 0.800000 | 0.021939 | 0.020748 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 216 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.719728 | 0.370747 | 0.235070 | 0.257005 | 0.705205 | 0.012299 | 0.349585 | 0.034328 | 5 | 0.800000 | 0.020238 | 0.022959 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 312 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.719388 | 0.403458 | 0.243941 | 0.267817 | 0.724871 | 0.029224 | 0.428522 | 0.036885 | 5 | 0.800000 | 0.019898 | 0.024490 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 645 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.714966 | 0.385751 | 0.238512 | 0.261320 | 0.713934 | 0.026083 | 0.393647 | 0.038383 | 5 | 0.800000 | 0.015476 | 0.018197 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 171 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.714966 | 0.410954 | 0.237782 | 0.263558 | 0.717804 | 0.017504 | 0.410296 | 0.049802 | 5 | 0.800000 | 0.015476 | 0.020068 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 312 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.713946 | 0.379362 | 0.235878 | 0.262676 | 0.732234 | 0.022175 | 0.395041 | 0.044684 | 5 | 0.800000 | 0.014456 | 0.019048 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 444 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.713605 | 0.410691 | 0.237190 | 0.261650 | 0.715328 | 0.017578 | 0.424272 | 0.031600 | 5 | 0.800000 | 0.014116 | 0.018707 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 645 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.711565 | 0.357848 | 0.234476 | 0.260585 | 0.705571 | 0.020776 | 0.342320 | 0.035170 | 5 | 0.800000 | 0.012075 | 0.014796 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 216 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.708503 | 0.359999 | 0.237106 | 0.262068 | 0.724808 | 0.028343 | 0.370809 | 0.041883 | 5 | 0.800000 | 0.009014 | 0.013605 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 444 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.706463 | 0.395733 | 0.239809 | 0.259090 | 0.724236 | 0.015899 | 0.428660 | 0.020179 | 5 | 0.800000 | 0.006973 | 0.011565 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 171 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.706463 | 0.369857 | 0.241536 | 0.263578 | 0.724142 | 0.032874 | 0.392421 | 0.017539 | 5 | 0.800000 | 0.006973 | 0.009694 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 171 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.705782 | 0.368615 | 0.243061 | 0.265264 | 0.686630 | 0.011661 | 0.360531 | 0.020000 | 5 | 0.800000 | 0.006293 | 0.010884 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 216 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.704762 | 0.381378 | 0.236528 | 0.256943 | 0.718622 | 0.022624 | 0.382952 | 0.027707 | 5 | 0.800000 | 0.005272 | 0.009864 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 312 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.704762 | 0.379857 | 0.238691 | 0.263607 | 0.699456 | 0.024591 | 0.386088 | 0.043884 | 5 | 0.800000 | 0.005272 | 0.007993 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 5 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.703571 | 0.376957 | 0.248421 | 0.272332 | 0.722832 | 0.032151 | 0.401307 | 0.042468 | 5 | 0.800000 | 0.004082 | 0.008673 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | validation | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.684929 | 0.033814 | 0.355230 | 0.045961 | 5 | 0.800000 | 0.001190 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | validation | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.686140 | 0.026775 | 0.346936 | 0.036817 | 5 | 0.800000 | 0.001190 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | validation | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.693006 | 0.021096 | 0.356135 | 0.025831 | 5 | 0.800000 | 0.001190 | 0.000000 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 642 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700340 | 0.363551 | 0.235405 | 0.251905 | 0.681865 | 0.028150 | 0.367091 | 0.028100 | 5 | 0.800000 | 0.000850 | -0.000340 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.711547 | 0.016961 | 0.406034 | 0.018979 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.681910 | 0.005368 | 0.371242 | 0.025851 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.706107 | 0.023990 | 0.370750 | 0.021646 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.711958 | 0.016543 | 0.410124 | 0.040979 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.685252 | 0.029150 | 0.368448 | 0.031213 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.711396 | 0.024456 | 0.374489 | 0.038074 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.704697 | 0.022717 | 0.371245 | 0.038603 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.697635 | 0.013551 | 0.385292 | 0.019531 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.691469 | 0.023754 | 0.364717 | 0.036580 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.691611 | 0.015665 | 0.386863 | 0.048360 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.708112 | 0.024106 | 0.400278 | 0.035433 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.697775 | 0.024651 | 0.378781 | 0.033366 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.726117 | 0.018207 | 0.410888 | 0.014686 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.703706 | 0.024597 | 0.394347 | 0.033524 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.716588 | 0.019002 | 0.391334 | 0.032173 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.702842 | 0.034091 | 0.399540 | 0.037285 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.688908 | 0.016764 | 0.368332 | 0.021263 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.718997 | 0.024849 | 0.402253 | 0.061817 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 642 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.697959 | 0.342510 | 0.239376 | 0.261571 | 0.688202 | 0.023390 | 0.323727 | 0.018859 | 5 | 0.800000 | -0.001531 | 0.001190 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 645 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.697959 | 0.335025 | 0.237712 | 0.259383 | 0.716485 | 0.022515 | 0.366202 | 0.034427 | 5 | 0.800000 | -0.001531 | 0.003061 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 444 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.697279 | 0.423073 | 0.238477 | 0.258314 | 0.682549 | 0.023098 | 0.422675 | 0.029548 | 5 | 0.800000 | -0.002211 | 0.000510 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 111 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.696939 | 0.404167 | 0.242193 | 0.261055 | 0.689024 | 0.014941 | 0.387355 | 0.052043 | 5 | 0.800000 | -0.002551 | 0.000170 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train_validation | test | 2 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.696769 | 0.367413 | 0.229414 | 0.247458 | 0.697497 | 0.021798 | 0.377062 | 0.031652 | 5 | 0.800000 | -0.002721 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train_validation | test | 2 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.696769 | 0.367413 | 0.229414 | 0.247458 | 0.687377 | 0.025347 | 0.373608 | 0.027375 | 5 | 0.800000 | -0.002721 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train_validation | test | 2 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.696769 | 0.367413 | 0.229414 | 0.247458 | 0.694492 | 0.036042 | 0.378259 | 0.032904 | 5 | 0.800000 | -0.002721 | 0.000000 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 8 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.695918 | 0.335743 | 0.247326 | 0.272887 | 0.678690 | 0.022242 | 0.335168 | 0.022217 | 5 | 0.800000 | -0.003571 | -0.000850 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 642 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.695918 | 0.391976 | 0.232604 | 0.255949 | 0.682650 | 0.010343 | 0.397732 | 0.016320 | 5 | 0.800000 | -0.003571 | -0.000850 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 171 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.695578 | 0.322077 | 0.234000 | 0.259621 | 0.689656 | 0.024529 | 0.324192 | 0.017138 | 5 | 0.800000 | -0.003912 | -0.001190 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train | test | 2 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.694898 | 0.337188 | 0.236129 | 0.252380 | 0.695567 | 0.031081 | 0.334431 | 0.037190 | 5 | 0.800000 | -0.004592 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train | test | 2 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.694898 | 0.337188 | 0.236129 | 0.252380 | 0.699138 | 0.023364 | 0.341883 | 0.035190 | 5 | 0.800000 | -0.004592 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train | test | 2 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.694898 | 0.337188 | 0.236129 | 0.252380 | 0.696644 | 0.030205 | 0.349870 | 0.024390 | 5 | 0.800000 | -0.004592 | 0.000000 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.691497 | 0.336787 | 0.229659 | 0.251420 | 0.696713 | 0.023539 | 0.344273 | 0.037506 | 5 | 0.800000 | -0.007993 | -0.009184 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 642 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.689796 | 0.346891 | 0.238209 | 0.261000 | 0.705987 | 0.024055 | 0.373226 | 0.019533 | 5 | 0.800000 | -0.009694 | -0.005102 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 642 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.683673 | 0.344060 | 0.241656 | 0.261655 | 0.691629 | 0.029425 | 0.354462 | 0.037372 | 5 | 0.800000 | -0.015816 | -0.011224 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 135 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.683333 | 0.374695 | 0.240301 | 0.263237 | 0.678049 | 0.013166 | 0.399043 | 0.021897 | 5 | 0.800000 | -0.016156 | -0.011565 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 444 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.683333 | 0.315471 | 0.233283 | 0.256527 | 0.699791 | 0.011747 | 0.338070 | 0.016669 | 5 | 0.800000 | -0.016156 | -0.013435 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 216 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.682313 | 0.377590 | 0.240320 | 0.262098 | 0.663189 | 0.023901 | 0.351783 | 0.035586 | 5 | 0.800000 | -0.017177 | -0.012585 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 444 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.681973 | 0.346062 | 0.236543 | 0.253116 | 0.706954 | 0.016740 | 0.373127 | 0.032960 | 5 | 0.800000 | -0.017517 | -0.012925 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.680952 | 0.391535 | 0.236973 | 0.254948 | 0.667133 | 0.027763 | 0.378166 | 0.056173 | 5 | 0.800000 | -0.018537 | -0.019728 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 444 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.680272 | 0.327374 | 0.229922 | 0.247445 | 0.687004 | 0.027785 | 0.340546 | 0.028264 | 5 | 0.800000 | -0.019218 | -0.020408 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 171 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.678571 | 0.331238 | 0.236916 | 0.253957 | 0.674062 | 0.023394 | 0.318477 | 0.022966 | 5 | 0.800000 | -0.020918 | -0.016327 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 642 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.678571 | 0.328948 | 0.230845 | 0.249225 | 0.672570 | 0.019366 | 0.333302 | 0.023650 | 5 | 0.800000 | -0.020918 | -0.022109 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 645 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.678231 | 0.322128 | 0.241208 | 0.260125 | 0.684844 | 0.020965 | 0.327687 | 0.030072 | 5 | 0.800000 | -0.021259 | -0.016667 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 312 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.670748 | 0.331672 | 0.240087 | 0.258474 | 0.679174 | 0.014237 | 0.349384 | 0.021908 | 5 | 0.800000 | -0.028741 | -0.026020 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 645 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.669048 | 0.392401 | 0.237155 | 0.249410 | 0.663659 | 0.035927 | 0.414590 | 0.053086 | 5 | 0.800000 | -0.030442 | -0.031633 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 645 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.668707 | 0.357781 | 0.231257 | 0.245422 | 0.668277 | 0.025600 | 0.372106 | 0.033760 | 5 | 0.800000 | -0.030782 | -0.031973 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.667857 | 0.330605 | 0.243341 | 0.265053 | 0.656193 | 0.018715 | 0.335113 | 0.026221 | 5 | 0.800000 | -0.031633 | -0.032823 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 312 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.657483 | 0.316628 | 0.240856 | 0.258400 | 0.643722 | 0.012230 | 0.324438 | 0.013450 | 5 | 0.800000 | -0.042007 | -0.037415 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.657143 | 0.344190 | 0.233707 | 0.251065 | 0.651016 | 0.019772 | 0.331873 | 0.034382 | 5 | 0.800000 | -0.042347 | -0.043537 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.656293 | 0.412343 | 0.246567 | 0.267202 | 0.661089 | 0.020738 | 0.436910 | 0.020981 | 5 | 0.800000 | -0.043197 | -0.038605 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.656293 | 0.412343 | 0.246567 | 0.267202 | 0.652677 | 0.030634 | 0.401324 | 0.047690 | 5 | 0.800000 | -0.043197 | -0.038605 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 642 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.653401 | 0.350900 | 0.240123 | 0.257416 | 0.665245 | 0.030944 | 0.366780 | 0.036456 | 5 | 0.800000 | -0.046088 | -0.041497 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 111 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.653401 | 0.364930 | 0.241202 | 0.259649 | 0.631442 | 0.019554 | 0.358262 | 0.024805 | 5 | 0.800000 | -0.046088 | -0.041497 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 645 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.653401 | 0.350900 | 0.240123 | 0.257416 | 0.657038 | 0.024701 | 0.369619 | 0.020791 | 5 | 0.800000 | -0.046088 | -0.041497 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.653061 | 0.321965 | 0.239579 | 0.255104 | 0.638546 | 0.037785 | 0.329394 | 0.053665 | 5 | 0.800000 | -0.046429 | -0.047619 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.652721 | 0.332183 | 0.237154 | 0.253866 | 0.651649 | 0.012998 | 0.353375 | 0.028239 | 5 | 0.800000 | -0.046769 | -0.047959 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 444 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.652721 | 0.330404 | 0.235683 | 0.246143 | 0.649091 | 0.018744 | 0.327422 | 0.034713 | 5 | 0.800000 | -0.046769 | -0.047959 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.652041 | 0.363351 | 0.237555 | 0.253130 | 0.656502 | 0.036498 | 0.358523 | 0.040480 | 5 | 0.800000 | -0.047449 | -0.048639 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 135 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.651361 | 0.291409 | 0.235778 | 0.255258 | 0.651214 | 0.011557 | 0.292381 | 0.022992 | 5 | 0.800000 | -0.048129 | -0.045408 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.651020 | 0.319204 | 0.236375 | 0.251961 | 0.656570 | 0.015165 | 0.328898 | 0.046258 | 5 | 0.800000 | -0.048469 | -0.049660 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 5 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.650680 | 0.304108 | 0.248380 | 0.266100 | 0.638222 | 0.029529 | 0.295828 | 0.029497 | 5 | 0.800000 | -0.048810 | -0.044218 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 135 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.648639 | 0.299669 | 0.244810 | 0.265414 | 0.636972 | 0.017910 | 0.302490 | 0.016845 | 5 | 0.800000 | -0.050850 | -0.046259 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 171 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.648639 | 0.319003 | 0.241788 | 0.259331 | 0.658960 | 0.018292 | 0.345862 | 0.022974 | 5 | 0.800000 | -0.050850 | -0.048129 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.646939 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.656462 | 0.014904 | 0.340373 | 0.017797 | 5 | 0.800000 | -0.052551 | -0.047959 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.646939 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.637328 | 0.017832 | 0.304026 | 0.031761 | 5 | 0.800000 | -0.052551 | -0.047959 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 444 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.646259 | 0.364931 | 0.237327 | 0.250637 | 0.650454 | 0.023458 | 0.363918 | 0.029179 | 5 | 0.800000 | -0.053231 | -0.054422 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 111 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.645238 | 0.336925 | 0.243163 | 0.261165 | 0.666552 | 0.014180 | 0.360165 | 0.018197 | 5 | 0.800000 | -0.054252 | -0.051531 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 216 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.644898 | 0.326714 | 0.241921 | 0.260386 | 0.662251 | 0.020372 | 0.336825 | 0.019904 | 5 | 0.800000 | -0.054592 | -0.051871 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 5 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.642857 | 0.367270 | 0.247100 | 0.267392 | 0.654244 | 0.043764 | 0.366712 | 0.045416 | 5 | 0.800000 | -0.056633 | -0.052041 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 111 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.642517 | 0.322334 | 0.243567 | 0.261151 | 0.641656 | 0.006530 | 0.323783 | 0.017954 | 5 | 0.800000 | -0.056973 | -0.052381 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 642 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.642177 | 0.304161 | 0.238175 | 0.251552 | 0.641978 | 0.021402 | 0.313958 | 0.026963 | 5 | 0.800000 | -0.057313 | -0.058503 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 645 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.642177 | 0.304161 | 0.238175 | 0.251552 | 0.627897 | 0.026303 | 0.297233 | 0.015634 | 5 | 0.800000 | -0.057313 | -0.058503 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641837 | 0.355178 | 0.240657 | 0.256714 | 0.611726 | 0.031055 | 0.322578 | 0.035727 | 5 | 0.800000 | -0.057653 | -0.058844 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641497 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.663481 | 0.030498 | 0.332647 | 0.040864 | 5 | 0.800000 | -0.057993 | -0.059184 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 642 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.640816 | 0.295823 | 0.237284 | 0.251495 | 0.647481 | 0.028444 | 0.312658 | 0.022745 | 5 | 0.800000 | -0.058673 | -0.055952 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 645 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.640816 | 0.295823 | 0.237284 | 0.251495 | 0.629026 | 0.017347 | 0.295902 | 0.033604 | 5 | 0.800000 | -0.058673 | -0.055952 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 444 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.637755 | 0.300422 | 0.239226 | 0.252751 | 0.653738 | 0.030057 | 0.309932 | 0.016574 | 5 | 0.800000 | -0.061735 | -0.059014 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 135 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.637075 | 0.308781 | 0.243952 | 0.263212 | 0.639143 | 0.027480 | 0.307322 | 0.030915 | 5 | 0.800000 | -0.062415 | -0.057823 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 135 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.636054 | 0.339981 | 0.242889 | 0.261628 | 0.646495 | 0.021297 | 0.346266 | 0.032381 | 5 | 0.800000 | -0.063435 | -0.060714 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.631293 | 0.371258 | 0.244999 | 0.262270 | 0.612877 | 0.015961 | 0.377852 | 0.025341 | 5 | 0.800000 | -0.068197 | -0.065476 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.631293 | 0.371258 | 0.244999 | 0.262270 | 0.625403 | 0.021780 | 0.369883 | 0.032176 | 5 | 0.800000 | -0.068197 | -0.065476 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.630612 | 0.381069 | 0.242893 | 0.259645 | 0.635845 | 0.021218 | 0.387495 | 0.030927 | 5 | 0.800000 | -0.068878 | -0.070068 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.630612 | 0.381069 | 0.242893 | 0.259645 | 0.642256 | 0.009802 | 0.408503 | 0.013686 | 5 | 0.800000 | -0.068878 | -0.070068 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.613946 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.630811 | 0.036245 | 0.323037 | 0.028494 | 5 | 0.800000 | -0.085544 | -0.082823 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.613946 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.599969 | 0.028255 | 0.298482 | 0.028695 | 5 | 0.800000 | -0.085544 | -0.082823 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.611905 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.610183 | 0.028434 | 0.354750 | 0.033766 | 5 | 0.800000 | -0.087585 | -0.088776 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.610884 | 0.364251 | 0.245911 | 0.263961 | 0.617154 | 0.018550 | 0.380628 | 0.049079 | 5 | 0.800000 | -0.088605 | -0.085884 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.610884 | 0.364251 | 0.245911 | 0.263961 | 0.619781 | 0.023954 | 0.378831 | 0.020574 | 5 | 0.800000 | -0.088605 | -0.085884 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 111 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.609184 | 0.314041 | 0.245284 | 0.262089 | 0.633158 | 0.031248 | 0.345557 | 0.035438 | 5 | 0.800000 | -0.090306 | -0.087585 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.602381 | 0.317407 | 0.243957 | 0.260071 | 0.601655 | 0.032357 | 0.320760 | 0.043390 | 5 | 0.800000 | -0.097109 | -0.092517 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.602381 | 0.317407 | 0.243957 | 0.260071 | 0.601985 | 0.023744 | 0.300603 | 0.029547 | 5 | 0.800000 | -0.097109 | -0.092517 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.601701 | 0.314996 | 0.249469 | 0.270114 | 0.613230 | 0.028641 | 0.322248 | 0.018274 | 5 | 0.800000 | -0.097789 | -0.098980 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.597279 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.568540 | 0.030407 | 0.277576 | 0.030324 | 5 | 0.800000 | -0.102211 | -0.103401 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590816 | 0.284151 | 0.247906 | 0.264044 | 0.580923 | 0.023884 | 0.276434 | 0.024029 | 5 | 0.800000 | -0.108673 | -0.109864 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590476 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.593799 | 0.044013 | 0.337590 | 0.025077 | 5 | 0.800000 | -0.109014 | -0.110204 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 111 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.587755 | 0.269869 | 0.245825 | 0.262366 | 0.582575 | 0.016714 | 0.283754 | 0.019084 | 5 | 0.800000 | -0.111735 | -0.107143 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 8 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.587075 | 0.332649 | 0.245771 | 0.263716 | 0.588256 | 0.021227 | 0.351028 | 0.008036 | 5 | 0.800000 | -0.112415 | -0.109694 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.582993 | 0.350428 | 0.245377 | 0.261314 | 0.564719 | 0.021118 | 0.331664 | 0.026730 | 5 | 0.800000 | -0.116497 | -0.117687 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.582993 | 0.350428 | 0.245377 | 0.261314 | 0.579111 | 0.029232 | 0.389082 | 0.048460 | 5 | 0.800000 | -0.116497 | -0.117687 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.570068 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.568917 | 0.018495 | 0.302530 | 0.028430 | 5 | 0.800000 | -0.129422 | -0.130612 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.564372 | 0.018435 | 0.288489 | 0.011434 | 5 | 0.800000 | -0.134184 | -0.135374 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.563020 | 0.031064 | 0.287006 | 0.041845 | 5 | 0.800000 | -0.134184 | -0.135374 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.558163 | 0.264054 | 0.242795 | 0.255342 | 0.536851 | 0.006914 | 0.276798 | 0.014329 | 5 | 0.800000 | -0.141327 | -0.142517 |
+
+
+## Experiment Matrix
+- `E00`: MSP standalone baseline
+- `E01`: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- `E02`: MSP + entropy CatBoost baseline
+- `E03`: V1 threshold graph topology only
+- `E04`: V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features
+- `E05`: V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features
+- `E06`: V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features
+- `E07`: V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features
+- `E08`: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- `E09`: V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features
+- `E10`: V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features
+- `E11`: V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features
+- `E12`: V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features
+- `E13`: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+
+## Notes
+- H0 persistence is computed exactly from MST lifetimes for the Vietoris-Rips 0-dimensional case.
+- H1 and diagram-distance features use a lightweight graph-filtration proxy unless a PH backend is added later.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..61eaa3d38cc76e565bd9db2a90f18c87c0812061
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
@@ -0,0 +1,68 @@
+{
+  "small_last1_train_E13_final_test_model": [
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v8:head_pair_18:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard"
+  ],
+  "small_last1_validation_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q25life:mean",
+    "v6:silhouette:07:mean"
+  ],
+  "small_last1_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:06:mean"
+  ],
+  "medium_last4_train_E13_final_test_model": [
+    "v6:silhouette:12:max",
+    "v2:pattern_distance:previous:std",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:14:std",
+    "v3:mst_edge_max:std"
+  ],
+  "medium_last4_validation_E13_final_test_model": [
+    "v6:silhouette:02:mean",
+    "v4:h0:q75life:mean",
+    "v7:head_pair_8:h0_l2_summary"
+  ],
+  "medium_last4_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:07:std",
+    "v6:silhouette:06:mean",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v6:silhouette:04:std",
+    "v6:betti:07:mean",
+    "v3:cls_attachment:mean"
+  ],
+  "big_all12_train_E13_final_test_model": [
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:03:mean",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary"
+  ],
+  "big_all12_validation_E13_final_test_model": [
+    "v7:head_pair_2:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_37:h0_l2_summary"
+  ],
+  "big_all12_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v4:h0:meanlife:mean",
+    "v6:silhouette:07:max",
+    "v6:betti:07:std",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v6:silhouette:04:mean",
+    "v4:h0:q25life:mean",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v6:silhouette:06:mean"
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..341019cb644f20a1cfd9eed3e1558c4ea357b850
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7dfae4a43441371c9d3348fbf0b52f6ed640d805010f20ac1bad3a7537394340
+size 2165
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cafa36b9859eb834813f332179b03885a43c9b2b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:5f3bf08b6c92f4456b4efbe9032bcd5ad5323ad2ca33def318880a1d9a929c92
+size 937121
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b43bd3f0e8f4044b84fe11b85177126a6f91295a
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:173687229eb4bd0807a207ce254e90c46a0a9ed3497f3051d9d238f7be889395
+size 918197
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ec37622c7ebd03d95fe8b2699a156f8bc0648db9
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:596b5b01833e8fbfc613bf506e48a39475e67641d301f0cc8d9399677cb99244
+size 1296216
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d12d396de3257d65d0e07c9ae328158444060a44
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3f2471299f517b4d5067414219900a6fc99629a34e17c3e7f4f9ad985af2b7e0
+size 908969
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/summary.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6ea963c959142cff76b271e922190c7ed7b5ed34
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+experiment,description,layer_variant,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,8,256,128,43,30,0.7309523809523809,0.4438607744151222,0.24146580662325098,0.2698784268352386,0.7158993742910914,0.0170855181217743,0.42515605133772433,0.030135796648256052,5,0.8,0.03146258503401356,0.034183673469387665
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,312,256,128,43,30,0.7231292517006802,0.3651866703929516,0.2336393740646722,0.26118968422383404,0.7277944334314773,0.010871707544704207,0.39851375781642384,0.023434810627226976,5,0.8,0.023639455782312857,0.026360544217686965
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,135,256,128,43,30,0.7224489795918367,0.3544547788416146,0.23567719667281528,0.25980738125890385,0.7174389057856662,0.023354955511113346,0.36075127835450993,0.05362612215301937,5,0.8,0.022959183673469385,0.025680272108843494
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,216,256,128,43,30,0.7217687074829933,0.3862526356605845,0.22934404365548383,0.25335692067463195,0.7087445448513601,0.005292497470701588,0.3923595006551478,0.03211224932889063,5,0.8,0.022278911564625914,0.025000000000000022
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,171,128,128,17,30,0.7214285714285713,0.399237180311085,0.23028933032151838,0.25212494466386315,0.7204148815892194,0.01911116270783652,0.386546316963756,0.028010746788808365,5,0.8,0.021938775510203956,0.02074829931972777
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,216,256,128,43,30,0.7197278911564626,0.3707474489391719,0.23507030907969778,0.25700524153343896,0.7052051734273957,0.01229925461311669,0.3495853958775934,0.03432800760436974,5,0.8,0.020238095238095277,0.022959183673469385
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,312,128,128,26,30,0.7193877551020409,0.40345759217319915,0.24394144924693417,0.26781729796919823,0.7248710744965898,0.02922357145025749,0.42852219515990375,0.03688503431167225,5,0.8,0.01989795918367354,0.02448979591836742
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,645,256,128,43,30,0.7149659863945579,0.38575111921262917,0.2385116054878123,0.2613204516056368,0.713933572750646,0.026082751346148566,0.39364704125596933,0.03838312539402604,5,0.8,0.015476190476190532,0.01819727891156464
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,171,128,128,26,30,0.7149659863945579,0.41095405672179874,0.2377817724240253,0.2635583097163331,0.7178041357544425,0.01750440458843522,0.4102955408938076,0.0498022716472141,5,0.8,0.015476190476190532,0.02006802721088441
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,312,128,128,26,30,0.7139455782312925,0.37936247049534355,0.2358776771617792,0.2626763999132642,0.7322343997465948,0.022174953852979278,0.3950411060848641,0.044683786166208925,5,0.8,0.014455782312925103,0.01904761904761898
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,444,128,128,26,30,0.7136054421768707,0.41069101815749337,0.23719006710623877,0.2616502647081016,0.7153279929946598,0.01757838988753193,0.42427186075565715,0.031599981294232006,5,0.8,0.014115646258503367,0.018707482993197244
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,645,256,128,43,30,0.7115646258503402,0.3578476549255757,0.23447593525529303,0.260584864335118,0.7055708515910009,0.020775607955235153,0.34232018063415,0.03516982320067986,5,0.8,0.012074829931972841,0.01479591836734695
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,216,128,128,26,30,0.7085034013605442,0.3599989688303527,0.23710640101705738,0.2620679159842323,0.7248078033078034,0.028342893606333137,0.37080925224306,0.0418831951322699,5,0.8,0.009013605442176886,0.013605442176870763
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,444,128,128,26,30,0.7064625850340136,0.3957328994351871,0.23980940616751223,0.259089988607488,0.7242362294632062,0.015898732962543172,0.4286597298487722,0.020179452768519235,5,0.8,0.00697278911564625,0.011564625850340127
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,171,256,128,43,30,0.7064625850340136,0.3698566269405718,0.24153648221228474,0.26357818924684084,0.7241424496556075,0.03287443947689194,0.3924211641152714,0.01753853389281829,5,0.8,0.00697278911564625,0.009693877551020358
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,171,128,128,26,30,0.70578231292517,0.36861458170989825,0.24306056187202152,0.26526384047870155,0.6866295178183822,0.011660609630612872,0.3605314018941903,0.01999954214321801,5,0.8,0.006292517006802667,0.010884353741496544
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,216,128,128,26,30,0.7047619047619048,0.38137834405487175,0.2365280705838712,0.25694291470040276,0.7186218891791263,0.022623829382998426,0.3829519292264962,0.02770657930442869,5,0.8,0.00527210884353746,0.009863945578231337
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,312,256,128,43,30,0.7047619047619047,0.37985728692829024,0.23869137334269805,0.2636074809855147,0.6994562805615436,0.024590811150846277,0.38608829039048187,0.04388401751749228,5,0.8,0.005272108843537349,0.007993197278911457
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,5,128,128,26,30,0.7035714285714285,0.3769571038527284,0.2484210452985982,0.27233165945437743,0.722832395515346,0.032151338895364825,0.4013068617453629,0.04246821090550683,5,0.8,0.004081632653061162,0.00867346938775504
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,validation,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.6849294434826181,0.03381389472747407,0.35523004292536786,0.04596122925477817,5,0.8,0.0011904761904761862,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,validation,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.6861395841073448,0.026774611242860485,0.3469357668955981,0.036816886101340034,5,0.8,0.0011904761904761862,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,validation,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.6930059142493352,0.021096013447811878,0.3561350542832698,0.025831241885670687,5,0.8,0.0011904761904761862,0.0
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,642,128,128,17,30,0.7003401360544217,0.3635509012412095,0.23540493165540907,0.25190507207909546,0.6818650110715401,0.028149549114388567,0.3670906056837342,0.02810008652854796,5,0.8,0.0008503401360543394,-0.0003401360544218468
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7115472798806132,0.016961430447448737,0.4060344385257796,0.018979016690899908,5,0.8,0.0,0.004591836734693877
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.6819099576795871,0.00536828669928862,0.3712423627946908,0.025850543733215617,5,0.8,0.0,0.0027210884353741083
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7061066372273694,0.02398991885850373,0.37075019273909315,0.021646246585352875,5,0.8,0.0,0.0027210884353741083
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7119582080976091,0.016542893874546594,0.41012427814798097,0.040978672176024064,5,0.8,0.0,0.004591836734693877
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.685251931169329,0.029150107163604964,0.3684483178494008,0.03121322496008432,5,0.8,0.0,-0.0011904761904761862
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.711395659056524,0.02445585445573795,0.3744889494957168,0.038073523063995515,5,0.8,0.0,-0.0011904761904761862
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7046965035820291,0.022716858820489336,0.371245407818346,0.03860275840268294,5,0.8,0.0,0.004591836734693877
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.6976352711105746,0.013551413489681828,0.3852923035591246,0.019531275729714085,5,0.8,0.0,0.0027210884353741083
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.691469067969068,0.02375414861199182,0.36471743282540836,0.036580375143827636,5,0.8,0.0,0.004591836734693877
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.6916109896216925,0.015665267166024364,0.3868626523161933,0.04835976164973693,5,0.8,0.0,-0.0011904761904761862
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7081121327502906,0.024106427822800376,0.4002779488187782,0.03543318264390987,5,0.8,0.0,-0.0011904761904761862
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.6977746302781244,0.02465122260032654,0.3787814257380882,0.03336636095258678,5,0.8,0.0,-0.0011904761904761862
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7261165004586058,0.018207008985568186,0.4108876369330563,0.014686142227571438,5,0.8,0.0,0.0027210884353741083
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7037061881166464,0.024597225795880813,0.3943472384497849,0.03352412320753397,5,0.8,0.0,0.004591836734693877
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7165880707253162,0.019001955643468033,0.39133373070789734,0.03217342246192916,5,0.8,0.0,0.004591836734693877
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7028419355461328,0.03409087324392474,0.39954043413322876,0.037285212287835524,5,0.8,0.0,0.0027210884353741083
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.68890753827643,0.01676399114461647,0.3683324948637097,0.02126262724292581,5,0.8,0.0,0.0027210884353741083
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7189965415243192,0.02484889036386553,0.4022532743328299,0.061816872041965634,5,0.8,0.0,-0.0011904761904761862
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,642,256,128,43,30,0.6979591836734693,0.34251003502539634,0.2393756118519908,0.2615705886914264,0.6882019867259579,0.02339008311934068,0.32372741091595764,0.018858726204140704,5,0.8,-0.001530612244898033,0.0011904761904760752
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,645,128,128,26,30,0.6979591836734693,0.33502471803308365,0.23771227595885316,0.2593829985779855,0.7164848223576294,0.02251471555298841,0.36620196930840726,0.03442655647020885,5,0.8,-0.001530612244898033,0.003061224489795844
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,444,256,128,43,30,0.6972789115646258,0.42307269315935125,0.23847663227423713,0.2583140730325578,0.6825494026293493,0.023097626756673283,0.42267475122382525,0.029548485741383183,5,0.8,-0.0022108843537415046,0.0005102040816326037
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,111,256,128,43,30,0.6969387755102041,0.40416703178003155,0.24219269570934396,0.2610550157638689,0.6890240085237334,0.014941334449712695,0.3873545611372669,0.0520431294859553,5,0.8,-0.0025510204081632404,0.0001700680272108679
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train_validation,test,2,256,128,43,30,0.6967687074829932,0.3674129042744521,0.22941374484084776,0.24745782961510437,0.6974966219252436,0.021797784857952963,0.37706225809608085,0.031652363105750425,5,0.8,-0.0027210884353741083,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train_validation,test,2,256,128,43,30,0.6967687074829932,0.3674129042744521,0.22941374484084776,0.24745782961510437,0.6873767234247856,0.025346503527770257,0.3736084160011831,0.027374978998361735,5,0.8,-0.0027210884353741083,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train_validation,test,2,256,128,43,30,0.6967687074829932,0.3674129042744521,0.22941374484084776,0.24745782961510437,0.694491986408653,0.03604248229103394,0.3782586394467421,0.032903945682467926,5,0.8,-0.0027210884353741083,0.0
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,8,256,128,43,30,0.6959183673469388,0.3357430220845985,0.2473259256697783,0.2728866565231929,0.6786900999354606,0.02224186208494833,0.3351682697979171,0.022216969864021763,5,0.8,-0.0035714285714285587,-0.0008503401360544505
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,642,256,128,43,30,0.6959183673469388,0.3919756867685766,0.2326036952979047,0.255948757255657,0.6826502642323834,0.010342969899690453,0.39773230874368115,0.016320032538066603,5,0.8,-0.0035714285714285587,-0.0008503401360544505
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,171,256,128,43,30,0.6955782312925171,0.3220765473349525,0.2340002090895137,0.25962056285117696,0.6896564765090868,0.024528513465381978,0.32419168692695044,0.017137914215724453,5,0.8,-0.0039115646258502945,-0.0011904761904761862
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train,test,2,128,128,26,30,0.6948979591836735,0.33718769782651,0.2361286438836147,0.25237984878873254,0.6955669775555576,0.031081401387931105,0.33443143907527706,0.03718991701715014,5,0.8,-0.004591836734693877,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train,test,2,128,128,26,30,0.6948979591836735,0.33718769782651,0.2361286438836147,0.25237984878873254,0.6991377313028081,0.023364040954319196,0.34188262336332115,0.03519008489839002,5,0.8,-0.004591836734693877,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train,test,2,128,128,26,30,0.6948979591836735,0.33718769782651,0.2361286438836147,0.25237984878873254,0.6966435017556734,0.030204981040389677,0.3498699363914447,0.0243901187333396,5,0.8,-0.004591836734693877,0.0
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,312,128,128,17,30,0.6914965986394557,0.3367871555940819,0.22965944418774697,0.2514201362321379,0.6967132974243596,0.02353912322273676,0.3442725009951255,0.037505871526424664,5,0.8,-0.007993197278911679,-0.009183673469387865
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,642,128,128,26,30,0.689795918367347,0.34689090151146224,0.23820949577154552,0.2609998028692142,0.7059869414444624,0.024054979330420397,0.37322616467937364,0.019532908806789484,5,0.8,-0.009693877551020358,-0.005102040816326481
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,642,128,128,26,30,0.6836734693877551,0.3440600515407033,0.24165553805700035,0.26165509135010484,0.6916286437680219,0.02942481006674848,0.35446155977882154,0.03737166132548168,5,0.8,-0.015816326530612268,-0.011224489795918391
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,135,128,128,26,30,0.6833333333333333,0.37469545537625387,0.24030072221199036,0.26323696991552925,0.6780486142591405,0.013165673795091138,0.3990429712250982,0.021896500621762655,5,0.8,-0.016156462585034004,-0.011564625850340127
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,444,256,128,43,30,0.6833333333333333,0.3154713423067192,0.23328324034549608,0.2565267900299113,0.6997910744226534,0.011746597772862211,0.3380704080056133,0.016669321037712022,5,0.8,-0.016156462585034004,-0.013435374149659896
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,216,128,128,26,30,0.682312925170068,0.3775897015531472,0.2403201586451087,0.26209753241574363,0.6631889659902869,0.023900795485527336,0.35178331921295336,0.035586305928833314,5,0.8,-0.017176870748299322,-0.012585034013605445
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,444,128,128,26,30,0.6819727891156463,0.3460617842140169,0.23654348933845343,0.25311581195903765,0.7069536695765828,0.016740285943543216,0.37312677756120916,0.03296020153029256,5,0.8,-0.017517006802721058,-0.01292517006802718
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,135,128,128,17,30,0.680952380952381,0.39153535037275977,0.2369728197970617,0.25494814615861283,0.6671330964325127,0.027762580525268882,0.37816598705199117,0.05617265969545005,5,0.8,-0.018537414965986376,-0.019727891156462563
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,444,128,128,17,30,0.6802721088435374,0.3273743615906408,0.2299219842144397,0.2474448586421395,0.6870041084646348,0.027785005146744663,0.34054644726688477,0.028263940111749916,5,0.8,-0.01921768707482996,-0.020408163265306145
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,171,128,128,26,30,0.6785714285714286,0.33123847365644477,0.23691586488382765,0.253957304063387,0.674062441932053,0.023394377484986836,0.3184766631103063,0.022966116988985076,5,0.8,-0.02091836734693875,-0.01632653061224487
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,642,128,128,17,30,0.6785714285714286,0.3289478336873437,0.23084465526268935,0.24922549265847907,0.6725698599051146,0.019366383698299783,0.33330228583947186,0.023650113681557807,5,0.8,-0.02091836734693875,-0.022108843537414935
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,645,128,128,26,30,0.6782312925170068,0.3221284404927187,0.24120788047493202,0.2601251984091062,0.6848442368752098,0.02096489747969146,0.32768692824566953,0.03007215333271152,5,0.8,-0.021258503401360596,-0.01666666666666672
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,312,256,128,43,30,0.6707482993197279,0.331671673673952,0.24008683806134223,0.2584744062999458,0.6791742491465285,0.014236924665717339,0.3493835366531842,0.0219080482963798,5,0.8,-0.02874149659863945,-0.02602040816326534
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,645,128,128,17,30,0.6690476190476191,0.39240057011971363,0.23715521203976445,0.2494097861351577,0.6636587807903598,0.03592726454813357,0.414590034551949,0.05308594115043792,5,0.8,-0.03044217687074824,-0.031632653061224425
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,645,128,128,17,30,0.6687074829931974,0.357780765475057,0.2312565799718268,0.2454222428772334,0.668277216804894,0.02559982264079322,0.37210562157592164,0.03375963227122977,5,0.8,-0.030782312925169975,-0.03197278911564616
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,3,128,128,17,30,0.6678571428571429,0.3306052038055336,0.24334093388177008,0.2650531355796668,0.6561934739237371,0.018714744411459604,0.335112815266179,0.02622053261993565,5,0.8,-0.031632653061224425,-0.03282312925170061
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,312,128,128,26,30,0.657482993197279,0.3166275815856477,0.24085600119980904,0.25840017025265005,0.6437219632219632,0.012229708815480718,0.32443795710554235,0.013449780582903012,5,0.8,-0.042006802721088365,-0.03741496598639449
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,216,128,128,17,30,0.6571428571428573,0.3441899066824001,0.23370729434888876,0.2510645794521833,0.6510155677655677,0.019772149919309936,0.3318727071305177,0.03438170923376495,5,0.8,-0.0423469387755101,-0.04353741496598629
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train,test,90,128,128,26,30,0.6562925170068028,0.41234290052836065,0.24656724151336,0.2672017848688633,0.6610888558322768,0.0207383133460227,0.4369095781823539,0.020981031589401622,5,0.8,-0.04319727891156455,-0.038605442176870675
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,90,128,128,26,30,0.6562925170068028,0.41234290052836065,0.24656724151336,0.2672017848688633,0.6526765164262164,0.030634063065177006,0.401324326466365,0.04769012008083467,5,0.8,-0.04319727891156455,-0.038605442176870675
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,642,128,128,26,30,0.6534013605442177,0.3508997638435154,0.2401229501115204,0.2574161359870334,0.6652445804352489,0.03094354811831467,0.3667804661627856,0.036456206459847644,5,0.8,-0.04608843537414964,-0.04149659863945576
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,111,128,128,26,30,0.6534013605442177,0.3649303042146918,0.24120203777336752,0.2596489968448159,0.6314415200350874,0.019553700559616277,0.35826248940038574,0.024805358455878196,5,0.8,-0.04608843537414964,-0.04149659863945576
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,645,128,128,26,30,0.6534013605442177,0.3508997638435154,0.2401229501115204,0.2574161359870334,0.6570380701170174,0.024701283077977636,0.36961922458204527,0.02079084850979924,5,0.8,-0.04608843537414964,-0.04149659863945576
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,171,128,128,17,30,0.653061224489796,0.3219652203192749,0.23957892666757477,0.25510361537034726,0.6385459702126369,0.03778506528167292,0.3293944062331759,0.05366549256927237,5,0.8,-0.046428571428571375,-0.04761904761904756
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,312,128,128,17,30,0.6527210884353742,0.3321831681621904,0.23715398155200268,0.2538658536179595,0.6516491407095352,0.012997832400186201,0.35337463581317735,0.02823908685420311,5,0.8,-0.04676870748299311,-0.0479591836734693
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,444,128,128,17,30,0.652721088435374,0.3304037145162253,0.23568346863659717,0.24614255270056537,0.6490911652242062,0.01874368702572722,0.3274218678362317,0.03471304345789124,5,0.8,-0.04676870748299333,-0.04795918367346952
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,216,128,128,17,30,0.6520408163265307,0.3633508691964874,0.2375552041080547,0.2531296002171747,0.656502369397251,0.03649775407672751,0.35852339936343164,0.04047953573365739,5,0.8,-0.04744897959183669,-0.04863945578231288
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,135,256,128,43,30,0.6513605442176871,0.29140873660355493,0.2357775582946554,0.25525846464379415,0.6512135014108699,0.01155682140920307,0.2923813028859292,0.02299161505255579,5,0.8,-0.048129251700680276,-0.04540816326530617
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,135,128,128,17,30,0.6510204081632653,0.31920437933584056,0.2363754305482736,0.25196122586001435,0.6565703094360583,0.015165105085349904,0.3288980735913115,0.04625833287065476,5,0.8,-0.04846938775510201,-0.0496598639455782
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,5,128,128,26,30,0.6506802721088436,0.30410756780844833,0.24837960571535145,0.26610019143068425,0.6382224311358236,0.02952891599038869,0.295828393998399,0.029496996860588546,5,0.8,-0.04880952380952375,-0.04421768707482987
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,135,128,128,26,30,0.648639455782313,0.29966932656724843,0.2448098256714179,0.2654137019985526,0.6369724573671942,0.017910397879017066,0.3024895663650324,0.01684478365412162,5,0.8,-0.050850340136054384,-0.04625850340136051
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,171,256,128,43,30,0.648639455782313,0.31900338576588944,0.24178843596845367,0.2593306393457062,0.6589600216154252,0.018291614731926965,0.3458616249905259,0.022973823495397415,5,0.8,-0.050850340136054384,-0.048129251700680276
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train,test,90,128,128,26,30,0.6469387755102041,0.316441655102371,0.24464322794445725,0.2654602540908485,0.6564620321199268,0.01490444495756932,0.3403725076931111,0.017796787211745237,5,0.8,-0.052551020408163285,-0.04795918367346941
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,90,128,128,26,30,0.6469387755102041,0.316441655102371,0.24464322794445725,0.2654602540908485,0.6373279816890928,0.01783213609727167,0.3040262756582509,0.03176089825604078,5,0.8,-0.052551020408163285,-0.04795918367346941
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,444,128,128,17,30,0.6462585034013605,0.3649310062185087,0.23732676248751727,0.25063724554892824,0.650453821862303,0.0234575175946028,0.3639182785330797,0.029178680805787425,5,0.8,-0.05323129251700687,-0.054421768707483054
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,111,256,128,43,30,0.6452380952380953,0.3369245477126821,0.24316304817356435,0.26116483139496405,0.666551617983924,0.014180348854277559,0.3601647239441459,0.018197344420192888,5,0.8,-0.054251700680272075,-0.051530612244897966
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,216,256,128,43,30,0.6448979591836734,0.32671427901652456,0.24192138783398742,0.2603862656838889,0.6622510627232849,0.020371533046873395,0.33682523895304695,0.019904060959532115,5,0.8,-0.05459183673469392,-0.05187074829931981
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,5,128,128,26,30,0.6428571428571429,0.367270363968637,0.24710021631739754,0.26739244686817015,0.6542439967439968,0.0437635385057944,0.366712352842619,0.04541609253529152,5,0.8,-0.05663265306122445,-0.05204081632653057
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,111,128,128,26,30,0.6425170068027211,0.322334221183033,0.243567159854712,0.2611512739225207,0.6416562679661195,0.006529528075015294,0.32378312175826435,0.01795370947690434,5,0.8,-0.056972789115646294,-0.05238095238095242
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,642,128,128,17,30,0.6421768707482993,0.304160540762469,0.23817471872308812,0.2515518675138147,0.6419784291100081,0.02140199505478552,0.31395754975298307,0.026962555935058745,5,0.8,-0.05731292517006803,-0.058503401360544216
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,645,128,128,17,30,0.6421768707482993,0.304160540762469,0.23817471872308812,0.2515518675138147,0.6278967143967144,0.02630287633983648,0.2972328562145286,0.015634012228546285,5,0.8,-0.05731292517006803,-0.058503401360544216
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,111,128,128,17,30,0.6418367346938776,0.3551783577267341,0.24065655709405984,0.25671377613278634,0.6117263270980494,0.031055406748547204,0.3225779365633843,0.03572724555526688,5,0.8,-0.057653061224489766,-0.05884353741496595
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,312,128,128,17,30,0.6414965986394559,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534,0.6634805988138749,0.03049821425678359,0.3326467836220087,0.040864129977017195,5,0.8,-0.0579931972789115,-0.05918367346938769
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,642,256,128,43,30,0.6408163265306123,0.29582278897978403,0.23728373182482632,0.25149481372212956,0.6474806828973496,0.028443531849742812,0.31265814092759403,0.022745445771647846,5,0.8,-0.058673469387755084,-0.055952380952380976
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,645,256,128,43,30,0.6408163265306123,0.29582278897978403,0.23728373182482632,0.25149481372212956,0.6290260609955847,0.01734677918242251,0.2959018020803595,0.03360403330332191,5,0.8,-0.058673469387755084,-0.055952380952380976
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,444,256,128,43,30,0.6377551020408163,0.30042240740237214,0.2392261563210975,0.2527508014994746,0.6537378831827286,0.030057048246559394,0.30993183023795334,0.016573888375107523,5,0.8,-0.06173469387755104,-0.05901360544217693
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,135,128,128,26,30,0.6370748299319727,0.3087812659355016,0.2439518638069677,0.26321204445072544,0.6391427053326366,0.02747967440546431,0.3073222395612484,0.030915125680174915,5,0.8,-0.06241496598639462,-0.057823129251700744
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,135,256,128,43,30,0.6360544217687074,0.33998105589599426,0.24288853366336527,0.2616279112351091,0.6464954911953209,0.021297331195763484,0.34626626517365305,0.03238060244682617,5,0.8,-0.06343537414965994,-0.06071428571428583
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6312925170068027,0.3712580481891713,0.24499905895451768,0.26226984570925926,0.6128774758384488,0.01596085575826178,0.37785236536004624,0.02534114722713636,5,0.8,-0.06819727891156468,-0.06547619047619058
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6312925170068027,0.3712580481891713,0.24499905895451768,0.26226984570925926,0.6254025500997045,0.02178033406447432,0.36988304004755174,0.0321758729224013,5,0.8,-0.06819727891156468,-0.06547619047619058
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,90,128,128,17,30,0.6306122448979592,0.38106935982206674,0.2428926650439806,0.2596447073022748,0.6358452286018075,0.021217558877226563,0.38749522444649626,0.030926525705034923,5,0.8,-0.06887755102040816,-0.07006802721088434
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,validation,test,90,128,128,17,30,0.6306122448979592,0.38106935982206674,0.2428926650439806,0.2596447073022748,0.6422563171071942,0.009801575770996794,0.4085034326119355,0.013685944310002566,5,0.8,-0.06887755102040816,-0.07006802721088434
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6139455782312925,0.3038547106670034,0.24669439589632317,0.2652512748526219,0.6308109393256605,0.03624500466083048,0.32303659332045975,0.02849378398274187,5,0.8,-0.08554421768707487,-0.08282312925170077
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6139455782312925,0.3038547106670034,0.24669439589632317,0.2652512748526219,0.5999690020100689,0.02825523241855664,0.29848216716699055,0.028695378701078935,5,0.8,-0.08554421768707487,-0.08282312925170077
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,135,128,128,17,30,0.611904761904762,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624,0.6101826446826447,0.028434395034904702,0.3547495799258126,0.03376609427434851,5,0.8,-0.0875850340136054,-0.08877551020408159
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6108843537414966,0.36425138798430584,0.24591095979809408,0.2639608138671911,0.6171543945108887,0.01855018746055597,0.38062782036977555,0.0490793107070995,5,0.8,-0.08860544217687072,-0.08588435374149661
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6108843537414966,0.36425138798430584,0.24591095979809408,0.2639608138671911,0.6197812052306029,0.0239535577246297,0.3788313282416546,0.020573901562692662,5,0.8,-0.08860544217687072,-0.08588435374149661
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,111,256,128,43,30,0.6091836734693877,0.3140406254589958,0.24528420817065075,0.2620892047337721,0.6331576858233001,0.031247597389921968,0.345556846796598,0.035437905094964826,5,0.8,-0.09030612244897962,-0.08758503401360551
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train,test,90,128,128,26,30,0.6023809523809524,0.31740703464773734,0.24395690836623724,0.2600708093478356,0.6016554321144,0.03235662570450292,0.32076049997010175,0.04338982849327088,5,0.8,-0.097108843537415,-0.09251700680272112
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,90,128,128,26,30,0.6023809523809524,0.31740703464773734,0.24395690836623724,0.2600708093478356,0.6019854305127839,0.023743906427811403,0.3006025526910373,0.02954658863578746,5,0.8,-0.097108843537415,-0.09251700680272112
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,3,128,128,17,30,0.6017006802721089,0.31499551644165646,0.24946907193826984,0.27011427980385794,0.6132298943030918,0.028640901608347664,0.32224782123413603,0.018273987326338784,5,0.8,-0.09778911564625847,-0.09897959183673466
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,171,128,128,17,30,0.597278911564626,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722,0.5685403371764606,0.030406541615630896,0.2775757876335649,0.030324134498572894,5,0.8,-0.10221088435374137,-0.10340136054421756
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,3,128,128,17,30,0.5908163265306123,0.2841513563451873,0.24790566658063407,0.26404399547593493,0.5809225146198831,0.023884124408293166,0.2764338853963904,0.0240285806043944,5,0.8,-0.10867346938775502,-0.1098639455782312
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,216,128,128,17,30,0.5904761904761905,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614,0.5937987585753134,0.04401256906985715,0.3375895410498836,0.02507688480364396,5,0.8,-0.10901360544217686,-0.11020408163265305
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,111,128,128,26,30,0.5877551020408163,0.26986942453706125,0.24582536248612433,0.2623655215185225,0.5825745283324192,0.016714206389635805,0.28375370826545215,0.019083728006861516,5,0.8,-0.11173469387755108,-0.1071428571428572
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,8,256,128,43,30,0.5870748299319728,0.33264927088084695,0.24577134876485526,0.2637157270005777,0.5882556783583708,0.02122695662257094,0.3510284579738717,0.008036133692974224,5,0.8,-0.11241496598639455,-0.10969387755102045
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,validation,test,90,128,128,17,30,0.5829931972789116,0.3504282463401957,0.24537662555585155,0.2613142892180861,0.5647186733905153,0.02111771037755255,0.3316639576921635,0.02673044657919785,5,0.8,-0.11649659863945572,-0.1176870748299319
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,90,128,128,17,30,0.5829931972789116,0.3504282463401957,0.24537662555585155,0.2613142892180861,0.5791106130711394,0.029232020415548173,0.3890816168707233,0.0484603277856984,5,0.8,-0.11649659863945572,-0.1176870748299319
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,111,128,128,17,30,0.5700680272108843,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072,0.5689165874211786,0.018494532197089807,0.3025296712627162,0.02842992914802016,5,0.8,-0.129421768707483,-0.1306122448979592
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.564372341487779,0.018434822569289005,0.2884892028031338,0.01143448308912329,5,0.8,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,validation,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5630196747696747,0.031063801051733266,0.2870059231172485,0.041844899423689436,5,0.8,-0.13418367346938775,-0.13537414965986394
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,111,128,128,17,30,0.5581632653061224,0.2640536204409586,0.2427951150974915,0.25534237559215345,0.5368505794432327,0.006914220309189718,0.27679779611038957,0.01432927231931744,5,0.8,-0.14132653061224498,-0.14251700680272117
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/summary.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/summary.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..db1fd1395a1078613ec123d2d6d80fa99e50ee39
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/summary.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+| experiment | description | layer_variant | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 8 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.730952 | 0.443861 | 0.241466 | 0.269878 | 0.715899 | 0.017086 | 0.425156 | 0.030136 | 5 | 0.800000 | 0.031463 | 0.034184 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 312 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.723129 | 0.365187 | 0.233639 | 0.261190 | 0.727794 | 0.010872 | 0.398514 | 0.023435 | 5 | 0.800000 | 0.023639 | 0.026361 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 135 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.722449 | 0.354455 | 0.235677 | 0.259807 | 0.717439 | 0.023355 | 0.360751 | 0.053626 | 5 | 0.800000 | 0.022959 | 0.025680 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 216 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.721769 | 0.386253 | 0.229344 | 0.253357 | 0.708745 | 0.005292 | 0.392360 | 0.032112 | 5 | 0.800000 | 0.022279 | 0.025000 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.721429 | 0.399237 | 0.230289 | 0.252125 | 0.720415 | 0.019111 | 0.386546 | 0.028011 | 5 | 0.800000 | 0.021939 | 0.020748 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 216 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.719728 | 0.370747 | 0.235070 | 0.257005 | 0.705205 | 0.012299 | 0.349585 | 0.034328 | 5 | 0.800000 | 0.020238 | 0.022959 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 312 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.719388 | 0.403458 | 0.243941 | 0.267817 | 0.724871 | 0.029224 | 0.428522 | 0.036885 | 5 | 0.800000 | 0.019898 | 0.024490 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 645 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.714966 | 0.385751 | 0.238512 | 0.261320 | 0.713934 | 0.026083 | 0.393647 | 0.038383 | 5 | 0.800000 | 0.015476 | 0.018197 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 171 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.714966 | 0.410954 | 0.237782 | 0.263558 | 0.717804 | 0.017504 | 0.410296 | 0.049802 | 5 | 0.800000 | 0.015476 | 0.020068 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 312 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.713946 | 0.379362 | 0.235878 | 0.262676 | 0.732234 | 0.022175 | 0.395041 | 0.044684 | 5 | 0.800000 | 0.014456 | 0.019048 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 444 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.713605 | 0.410691 | 0.237190 | 0.261650 | 0.715328 | 0.017578 | 0.424272 | 0.031600 | 5 | 0.800000 | 0.014116 | 0.018707 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 645 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.711565 | 0.357848 | 0.234476 | 0.260585 | 0.705571 | 0.020776 | 0.342320 | 0.035170 | 5 | 0.800000 | 0.012075 | 0.014796 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 216 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.708503 | 0.359999 | 0.237106 | 0.262068 | 0.724808 | 0.028343 | 0.370809 | 0.041883 | 5 | 0.800000 | 0.009014 | 0.013605 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 444 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.706463 | 0.395733 | 0.239809 | 0.259090 | 0.724236 | 0.015899 | 0.428660 | 0.020179 | 5 | 0.800000 | 0.006973 | 0.011565 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 171 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.706463 | 0.369857 | 0.241536 | 0.263578 | 0.724142 | 0.032874 | 0.392421 | 0.017539 | 5 | 0.800000 | 0.006973 | 0.009694 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 171 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.705782 | 0.368615 | 0.243061 | 0.265264 | 0.686630 | 0.011661 | 0.360531 | 0.020000 | 5 | 0.800000 | 0.006293 | 0.010884 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 216 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.704762 | 0.381378 | 0.236528 | 0.256943 | 0.718622 | 0.022624 | 0.382952 | 0.027707 | 5 | 0.800000 | 0.005272 | 0.009864 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 312 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.704762 | 0.379857 | 0.238691 | 0.263607 | 0.699456 | 0.024591 | 0.386088 | 0.043884 | 5 | 0.800000 | 0.005272 | 0.007993 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 5 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.703571 | 0.376957 | 0.248421 | 0.272332 | 0.722832 | 0.032151 | 0.401307 | 0.042468 | 5 | 0.800000 | 0.004082 | 0.008673 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | validation | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.684929 | 0.033814 | 0.355230 | 0.045961 | 5 | 0.800000 | 0.001190 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | validation | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.686140 | 0.026775 | 0.346936 | 0.036817 | 5 | 0.800000 | 0.001190 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | validation | test | 2 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700680 | 0.358801 | 0.236144 | 0.256407 | 0.693006 | 0.021096 | 0.356135 | 0.025831 | 5 | 0.800000 | 0.001190 | 0.000000 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 642 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.700340 | 0.363551 | 0.235405 | 0.251905 | 0.681865 | 0.028150 | 0.367091 | 0.028100 | 5 | 0.800000 | 0.000850 | -0.000340 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.711547 | 0.016961 | 0.406034 | 0.018979 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.681910 | 0.005368 | 0.371242 | 0.025851 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.706107 | 0.023990 | 0.370750 | 0.021646 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.711958 | 0.016543 | 0.410124 | 0.040979 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.685252 | 0.029150 | 0.368448 | 0.031213 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.711396 | 0.024456 | 0.374489 | 0.038074 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.704697 | 0.022717 | 0.371245 | 0.038603 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.697635 | 0.013551 | 0.385292 | 0.019531 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.691469 | 0.023754 | 0.364717 | 0.036580 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.691611 | 0.015665 | 0.386863 | 0.048360 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.708112 | 0.024106 | 0.400278 | 0.035433 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.697775 | 0.024651 | 0.378781 | 0.033366 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.726117 | 0.018207 | 0.410888 | 0.014686 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.703706 | 0.024597 | 0.394347 | 0.033524 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.716588 | 0.019002 | 0.391334 | 0.032173 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.004592 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.349631 | 0.390464 | 0.702842 | 0.034091 | 0.399540 | 0.037285 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.688908 | 0.016764 | 0.368332 | 0.021263 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.002721 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.699490 | 0.373826 | 0.167311 | 0.083554 | 0.718997 | 0.024849 | 0.402253 | 0.061817 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.001190 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 642 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.697959 | 0.342510 | 0.239376 | 0.261571 | 0.688202 | 0.023390 | 0.323727 | 0.018859 | 5 | 0.800000 | -0.001531 | 0.001190 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 645 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.697959 | 0.335025 | 0.237712 | 0.259383 | 0.716485 | 0.022515 | 0.366202 | 0.034427 | 5 | 0.800000 | -0.001531 | 0.003061 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 444 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.697279 | 0.423073 | 0.238477 | 0.258314 | 0.682549 | 0.023098 | 0.422675 | 0.029548 | 5 | 0.800000 | -0.002211 | 0.000510 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 111 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.696939 | 0.404167 | 0.242193 | 0.261055 | 0.689024 | 0.014941 | 0.387355 | 0.052043 | 5 | 0.800000 | -0.002551 | 0.000170 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train_validation | test | 2 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.696769 | 0.367413 | 0.229414 | 0.247458 | 0.697497 | 0.021798 | 0.377062 | 0.031652 | 5 | 0.800000 | -0.002721 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train_validation | test | 2 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.696769 | 0.367413 | 0.229414 | 0.247458 | 0.687377 | 0.025347 | 0.373608 | 0.027375 | 5 | 0.800000 | -0.002721 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train_validation | test | 2 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.696769 | 0.367413 | 0.229414 | 0.247458 | 0.694492 | 0.036042 | 0.378259 | 0.032904 | 5 | 0.800000 | -0.002721 | 0.000000 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 8 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.695918 | 0.335743 | 0.247326 | 0.272887 | 0.678690 | 0.022242 | 0.335168 | 0.022217 | 5 | 0.800000 | -0.003571 | -0.000850 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 642 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.695918 | 0.391976 | 0.232604 | 0.255949 | 0.682650 | 0.010343 | 0.397732 | 0.016320 | 5 | 0.800000 | -0.003571 | -0.000850 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 171 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.695578 | 0.322077 | 0.234000 | 0.259621 | 0.689656 | 0.024529 | 0.324192 | 0.017138 | 5 | 0.800000 | -0.003912 | -0.001190 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train | test | 2 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.694898 | 0.337188 | 0.236129 | 0.252380 | 0.695567 | 0.031081 | 0.334431 | 0.037190 | 5 | 0.800000 | -0.004592 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train | test | 2 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.694898 | 0.337188 | 0.236129 | 0.252380 | 0.699138 | 0.023364 | 0.341883 | 0.035190 | 5 | 0.800000 | -0.004592 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train | test | 2 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.694898 | 0.337188 | 0.236129 | 0.252380 | 0.696644 | 0.030205 | 0.349870 | 0.024390 | 5 | 0.800000 | -0.004592 | 0.000000 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.691497 | 0.336787 | 0.229659 | 0.251420 | 0.696713 | 0.023539 | 0.344273 | 0.037506 | 5 | 0.800000 | -0.007993 | -0.009184 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 642 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.689796 | 0.346891 | 0.238209 | 0.261000 | 0.705987 | 0.024055 | 0.373226 | 0.019533 | 5 | 0.800000 | -0.009694 | -0.005102 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 642 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.683673 | 0.344060 | 0.241656 | 0.261655 | 0.691629 | 0.029425 | 0.354462 | 0.037372 | 5 | 0.800000 | -0.015816 | -0.011224 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 135 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.683333 | 0.374695 | 0.240301 | 0.263237 | 0.678049 | 0.013166 | 0.399043 | 0.021897 | 5 | 0.800000 | -0.016156 | -0.011565 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 444 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.683333 | 0.315471 | 0.233283 | 0.256527 | 0.699791 | 0.011747 | 0.338070 | 0.016669 | 5 | 0.800000 | -0.016156 | -0.013435 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 216 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.682313 | 0.377590 | 0.240320 | 0.262098 | 0.663189 | 0.023901 | 0.351783 | 0.035586 | 5 | 0.800000 | -0.017177 | -0.012585 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 444 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.681973 | 0.346062 | 0.236543 | 0.253116 | 0.706954 | 0.016740 | 0.373127 | 0.032960 | 5 | 0.800000 | -0.017517 | -0.012925 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.680952 | 0.391535 | 0.236973 | 0.254948 | 0.667133 | 0.027763 | 0.378166 | 0.056173 | 5 | 0.800000 | -0.018537 | -0.019728 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 444 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.680272 | 0.327374 | 0.229922 | 0.247445 | 0.687004 | 0.027785 | 0.340546 | 0.028264 | 5 | 0.800000 | -0.019218 | -0.020408 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 171 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.678571 | 0.331238 | 0.236916 | 0.253957 | 0.674062 | 0.023394 | 0.318477 | 0.022966 | 5 | 0.800000 | -0.020918 | -0.016327 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 642 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.678571 | 0.328948 | 0.230845 | 0.249225 | 0.672570 | 0.019366 | 0.333302 | 0.023650 | 5 | 0.800000 | -0.020918 | -0.022109 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 645 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.678231 | 0.322128 | 0.241208 | 0.260125 | 0.684844 | 0.020965 | 0.327687 | 0.030072 | 5 | 0.800000 | -0.021259 | -0.016667 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 312 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.670748 | 0.331672 | 0.240087 | 0.258474 | 0.679174 | 0.014237 | 0.349384 | 0.021908 | 5 | 0.800000 | -0.028741 | -0.026020 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 645 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.669048 | 0.392401 | 0.237155 | 0.249410 | 0.663659 | 0.035927 | 0.414590 | 0.053086 | 5 | 0.800000 | -0.030442 | -0.031633 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 645 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.668707 | 0.357781 | 0.231257 | 0.245422 | 0.668277 | 0.025600 | 0.372106 | 0.033760 | 5 | 0.800000 | -0.030782 | -0.031973 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.667857 | 0.330605 | 0.243341 | 0.265053 | 0.656193 | 0.018715 | 0.335113 | 0.026221 | 5 | 0.800000 | -0.031633 | -0.032823 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 312 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.657483 | 0.316628 | 0.240856 | 0.258400 | 0.643722 | 0.012230 | 0.324438 | 0.013450 | 5 | 0.800000 | -0.042007 | -0.037415 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.657143 | 0.344190 | 0.233707 | 0.251065 | 0.651016 | 0.019772 | 0.331873 | 0.034382 | 5 | 0.800000 | -0.042347 | -0.043537 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.656293 | 0.412343 | 0.246567 | 0.267202 | 0.661089 | 0.020738 | 0.436910 | 0.020981 | 5 | 0.800000 | -0.043197 | -0.038605 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.656293 | 0.412343 | 0.246567 | 0.267202 | 0.652677 | 0.030634 | 0.401324 | 0.047690 | 5 | 0.800000 | -0.043197 | -0.038605 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 642 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.653401 | 0.350900 | 0.240123 | 0.257416 | 0.665245 | 0.030944 | 0.366780 | 0.036456 | 5 | 0.800000 | -0.046088 | -0.041497 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 111 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.653401 | 0.364930 | 0.241202 | 0.259649 | 0.631442 | 0.019554 | 0.358262 | 0.024805 | 5 | 0.800000 | -0.046088 | -0.041497 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 645 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.653401 | 0.350900 | 0.240123 | 0.257416 | 0.657038 | 0.024701 | 0.369619 | 0.020791 | 5 | 0.800000 | -0.046088 | -0.041497 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.653061 | 0.321965 | 0.239579 | 0.255104 | 0.638546 | 0.037785 | 0.329394 | 0.053665 | 5 | 0.800000 | -0.046429 | -0.047619 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.652721 | 0.332183 | 0.237154 | 0.253866 | 0.651649 | 0.012998 | 0.353375 | 0.028239 | 5 | 0.800000 | -0.046769 | -0.047959 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 444 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.652721 | 0.330404 | 0.235683 | 0.246143 | 0.649091 | 0.018744 | 0.327422 | 0.034713 | 5 | 0.800000 | -0.046769 | -0.047959 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.652041 | 0.363351 | 0.237555 | 0.253130 | 0.656502 | 0.036498 | 0.358523 | 0.040480 | 5 | 0.800000 | -0.047449 | -0.048639 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 135 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.651361 | 0.291409 | 0.235778 | 0.255258 | 0.651214 | 0.011557 | 0.292381 | 0.022992 | 5 | 0.800000 | -0.048129 | -0.045408 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.651020 | 0.319204 | 0.236375 | 0.251961 | 0.656570 | 0.015165 | 0.328898 | 0.046258 | 5 | 0.800000 | -0.048469 | -0.049660 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 5 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.650680 | 0.304108 | 0.248380 | 0.266100 | 0.638222 | 0.029529 | 0.295828 | 0.029497 | 5 | 0.800000 | -0.048810 | -0.044218 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 135 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.648639 | 0.299669 | 0.244810 | 0.265414 | 0.636972 | 0.017910 | 0.302490 | 0.016845 | 5 | 0.800000 | -0.050850 | -0.046259 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 171 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.648639 | 0.319003 | 0.241788 | 0.259331 | 0.658960 | 0.018292 | 0.345862 | 0.022974 | 5 | 0.800000 | -0.050850 | -0.048129 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.646939 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.656462 | 0.014904 | 0.340373 | 0.017797 | 5 | 0.800000 | -0.052551 | -0.047959 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.646939 | 0.316442 | 0.244643 | 0.265460 | 0.637328 | 0.017832 | 0.304026 | 0.031761 | 5 | 0.800000 | -0.052551 | -0.047959 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 444 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.646259 | 0.364931 | 0.237327 | 0.250637 | 0.650454 | 0.023458 | 0.363918 | 0.029179 | 5 | 0.800000 | -0.053231 | -0.054422 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 111 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.645238 | 0.336925 | 0.243163 | 0.261165 | 0.666552 | 0.014180 | 0.360165 | 0.018197 | 5 | 0.800000 | -0.054252 | -0.051531 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 216 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.644898 | 0.326714 | 0.241921 | 0.260386 | 0.662251 | 0.020372 | 0.336825 | 0.019904 | 5 | 0.800000 | -0.054592 | -0.051871 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 5 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.642857 | 0.367270 | 0.247100 | 0.267392 | 0.654244 | 0.043764 | 0.366712 | 0.045416 | 5 | 0.800000 | -0.056633 | -0.052041 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 111 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.642517 | 0.322334 | 0.243567 | 0.261151 | 0.641656 | 0.006530 | 0.323783 | 0.017954 | 5 | 0.800000 | -0.056973 | -0.052381 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 642 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.642177 | 0.304161 | 0.238175 | 0.251552 | 0.641978 | 0.021402 | 0.313958 | 0.026963 | 5 | 0.800000 | -0.057313 | -0.058503 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 645 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.642177 | 0.304161 | 0.238175 | 0.251552 | 0.627897 | 0.026303 | 0.297233 | 0.015634 | 5 | 0.800000 | -0.057313 | -0.058503 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641837 | 0.355178 | 0.240657 | 0.256714 | 0.611726 | 0.031055 | 0.322578 | 0.035727 | 5 | 0.800000 | -0.057653 | -0.058844 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 312 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.641497 | 0.319934 | 0.238518 | 0.252374 | 0.663481 | 0.030498 | 0.332647 | 0.040864 | 5 | 0.800000 | -0.057993 | -0.059184 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 642 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.640816 | 0.295823 | 0.237284 | 0.251495 | 0.647481 | 0.028444 | 0.312658 | 0.022745 | 5 | 0.800000 | -0.058673 | -0.055952 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 645 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.640816 | 0.295823 | 0.237284 | 0.251495 | 0.629026 | 0.017347 | 0.295902 | 0.033604 | 5 | 0.800000 | -0.058673 | -0.055952 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 444 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.637755 | 0.300422 | 0.239226 | 0.252751 | 0.653738 | 0.030057 | 0.309932 | 0.016574 | 5 | 0.800000 | -0.061735 | -0.059014 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 135 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.637075 | 0.308781 | 0.243952 | 0.263212 | 0.639143 | 0.027480 | 0.307322 | 0.030915 | 5 | 0.800000 | -0.062415 | -0.057823 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 135 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.636054 | 0.339981 | 0.242889 | 0.261628 | 0.646495 | 0.021297 | 0.346266 | 0.032381 | 5 | 0.800000 | -0.063435 | -0.060714 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.631293 | 0.371258 | 0.244999 | 0.262270 | 0.612877 | 0.015961 | 0.377852 | 0.025341 | 5 | 0.800000 | -0.068197 | -0.065476 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.631293 | 0.371258 | 0.244999 | 0.262270 | 0.625403 | 0.021780 | 0.369883 | 0.032176 | 5 | 0.800000 | -0.068197 | -0.065476 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.630612 | 0.381069 | 0.242893 | 0.259645 | 0.635845 | 0.021218 | 0.387495 | 0.030927 | 5 | 0.800000 | -0.068878 | -0.070068 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.630612 | 0.381069 | 0.242893 | 0.259645 | 0.642256 | 0.009802 | 0.408503 | 0.013686 | 5 | 0.800000 | -0.068878 | -0.070068 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.613946 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.630811 | 0.036245 | 0.323037 | 0.028494 | 5 | 0.800000 | -0.085544 | -0.082823 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.613946 | 0.303855 | 0.246694 | 0.265251 | 0.599969 | 0.028255 | 0.298482 | 0.028695 | 5 | 0.800000 | -0.085544 | -0.082823 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 135 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.611905 | 0.319590 | 0.239673 | 0.251771 | 0.610183 | 0.028434 | 0.354750 | 0.033766 | 5 | 0.800000 | -0.087585 | -0.088776 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.610884 | 0.364251 | 0.245911 | 0.263961 | 0.617154 | 0.018550 | 0.380628 | 0.049079 | 5 | 0.800000 | -0.088605 | -0.085884 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.610884 | 0.364251 | 0.245911 | 0.263961 | 0.619781 | 0.023954 | 0.378831 | 0.020574 | 5 | 0.800000 | -0.088605 | -0.085884 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 111 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.609184 | 0.314041 | 0.245284 | 0.262089 | 0.633158 | 0.031248 | 0.345557 | 0.035438 | 5 | 0.800000 | -0.090306 | -0.087585 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.602381 | 0.317407 | 0.243957 | 0.260071 | 0.601655 | 0.032357 | 0.320760 | 0.043390 | 5 | 0.800000 | -0.097109 | -0.092517 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 90 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.602381 | 0.317407 | 0.243957 | 0.260071 | 0.601985 | 0.023744 | 0.300603 | 0.029547 | 5 | 0.800000 | -0.097109 | -0.092517 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.601701 | 0.314996 | 0.249469 | 0.270114 | 0.613230 | 0.028641 | 0.322248 | 0.018274 | 5 | 0.800000 | -0.097789 | -0.098980 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 171 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.597279 | 0.289734 | 0.239002 | 0.249042 | 0.568540 | 0.030407 | 0.277576 | 0.030324 | 5 | 0.800000 | -0.102211 | -0.103401 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 3 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590816 | 0.284151 | 0.247906 | 0.264044 | 0.580923 | 0.023884 | 0.276434 | 0.024029 | 5 | 0.800000 | -0.108673 | -0.109864 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 216 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.590476 | 0.317261 | 0.239168 | 0.248573 | 0.593799 | 0.044013 | 0.337590 | 0.025077 | 5 | 0.800000 | -0.109014 | -0.110204 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 111 | 128 | 128 | 26 | 30 | 0.587755 | 0.269869 | 0.245825 | 0.262366 | 0.582575 | 0.016714 | 0.283754 | 0.019084 | 5 | 0.800000 | -0.111735 | -0.107143 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 8 | 256 | 128 | 43 | 30 | 0.587075 | 0.332649 | 0.245771 | 0.263716 | 0.588256 | 0.021227 | 0.351028 | 0.008036 | 5 | 0.800000 | -0.112415 | -0.109694 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.582993 | 0.350428 | 0.245377 | 0.261314 | 0.564719 | 0.021118 | 0.331664 | 0.026730 | 5 | 0.800000 | -0.116497 | -0.117687 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.582993 | 0.350428 | 0.245377 | 0.261314 | 0.579111 | 0.029232 | 0.389082 | 0.048460 | 5 | 0.800000 | -0.116497 | -0.117687 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.570068 | 0.297998 | 0.241840 | 0.252539 | 0.568917 | 0.018495 | 0.302530 | 0.028430 | 5 | 0.800000 | -0.129422 | -0.130612 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.564372 | 0.018435 | 0.288489 | 0.011434 | 5 | 0.800000 | -0.134184 | -0.135374 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | validation | test | 90 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.565306 | 0.279315 | 0.243259 | 0.256393 | 0.563020 | 0.031064 | 0.287006 | 0.041845 | 5 | 0.800000 | -0.134184 | -0.135374 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 111 | 128 | 128 | 17 | 30 | 0.558163 | 0.264054 | 0.242795 | 0.255342 | 0.536851 | 0.006914 | 0.276798 | 0.014329 | 5 | 0.800000 | -0.141327 | -0.142517 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b38296dbec32205b14e2497926daf274b20b029d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-44-11_5954ec17c49a4733bc9dffeff53af8f1/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+experiment,description,layer_variant,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7046965035820291,0.022716858820489336,0.371245407818346,0.03860275840268294,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7119582080976091,0.016542893874546594,0.41012427814798097,0.040978672176024064,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train,test,2,128,128,26,30,0.6948979591836735,0.33718769782651,0.2361286438836147,0.25237984878873254,0.6991377313028081,0.023364040954319196,0.34188262336332115,0.03519008489839002,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train,test,90,128,128,26,30,0.6469387755102041,0.316441655102371,0.24464322794445725,0.2654602540908485,0.6564620321199268,0.01490444495756932,0.3403725076931111,0.017796787211745237,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,90,128,128,26,30,0.6469387755102041,0.316441655102371,0.24464322794445725,0.2654602540908485,0.6373279816890928,0.01783213609727167,0.3040262756582509,0.03176089825604078,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,111,128,128,26,30,0.5877551020408163,0.26986942453706125,0.24582536248612433,0.2623655215185225,0.5825745283324192,0.016714206389635805,0.28375370826545215,0.019083728006861516,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,135,128,128,26,30,0.6370748299319727,0.3087812659355016,0.2439518638069677,0.26321204445072544,0.6391427053326366,0.02747967440546431,0.3073222395612484,0.030915125680174915,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,171,128,128,26,30,0.6785714285714286,0.33123847365644477,0.23691586488382765,0.253957304063387,0.674062441932053,0.023394377484986836,0.3184766631103063,0.022966116988985076,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,216,128,128,26,30,0.7047619047619048,0.38137834405487175,0.2365280705838712,0.25694291470040276,0.7186218891791263,0.022623829382998426,0.3829519292264962,0.02770657930442869,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,312,128,128,26,30,0.657482993197279,0.3166275815856477,0.24085600119980904,0.25840017025265005,0.6437219632219632,0.012229708815480718,0.32443795710554235,0.013449780582903012,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,444,128,128,26,30,0.6819727891156463,0.3460617842140169,0.23654348933845343,0.25311581195903765,0.7069536695765828,0.016740285943543216,0.37312677756120916,0.03296020153029256,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,642,128,128,26,30,0.6534013605442177,0.3508997638435154,0.2401229501115204,0.2574161359870334,0.6652445804352489,0.03094354811831467,0.3667804661627856,0.036456206459847644,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,645,128,128,26,30,0.6534013605442177,0.3508997638435154,0.2401229501115204,0.2574161359870334,0.6570380701170174,0.024701283077977636,0.36961922458204527,0.02079084850979924,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,5,128,128,26,30,0.6428571428571429,0.367270363968637,0.24710021631739754,0.26739244686817015,0.6542439967439968,0.0437635385057944,0.366712352842619,0.04541609253529152,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.711395659056524,0.02445585445573795,0.3744889494957168,0.038073523063995515,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.685251931169329,0.029150107163604964,0.3684483178494008,0.03121322496008432,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,validation,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.6930059142493352,0.021096013447811878,0.3561350542832698,0.025831241885670687,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,validation,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.5630196747696747,0.031063801051733266,0.2870059231172485,0.041844899423689436,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,90,128,128,17,30,0.5653061224489796,0.27931468828524186,0.2432594474634649,0.2563933893322078,0.564372341487779,0.018434822569289005,0.2884892028031338,0.01143448308912329,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,111,128,128,17,30,0.5700680272108843,0.29799762701934535,0.24183995064937558,0.2525391085247072,0.5689165874211786,0.018494532197089807,0.3025296712627162,0.02842992914802016,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,135,128,128,17,30,0.611904761904762,0.3195895127807685,0.23967324114139937,0.2517714324851624,0.6101826446826447,0.028434395034904702,0.3547495799258126,0.03376609427434851,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,171,128,128,17,30,0.597278911564626,0.2897339239191364,0.23900203952539567,0.24904154445359722,0.5685403371764606,0.030406541615630896,0.2775757876335649,0.030324134498572894,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,216,128,128,17,30,0.5904761904761905,0.31726064413632427,0.2391680993896241,0.24857255524977614,0.5937987585753134,0.04401256906985715,0.3375895410498836,0.02507688480364396,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,312,128,128,17,30,0.6414965986394559,0.31993406434112603,0.23851845012248798,0.2523741299810534,0.6634805988138749,0.03049821425678359,0.3326467836220087,0.040864129977017195,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,444,128,128,17,30,0.652721088435374,0.3304037145162253,0.23568346863659717,0.24614255270056537,0.6490911652242062,0.01874368702572722,0.3274218678362317,0.03471304345789124,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,642,128,128,17,30,0.6421768707482993,0.304160540762469,0.23817471872308812,0.2515518675138147,0.6419784291100081,0.02140199505478552,0.31395754975298307,0.026962555935058745,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,645,128,128,17,30,0.6421768707482993,0.304160540762469,0.23817471872308812,0.2515518675138147,0.6278967143967144,0.02630287633983648,0.2972328562145286,0.015634012228546285,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,3,128,128,17,30,0.6017006802721089,0.31499551644165646,0.24946907193826984,0.27011427980385794,0.6132298943030918,0.028640901608347664,0.32224782123413603,0.018273987326338784,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.6819099576795871,0.00536828669928862,0.3712423627946908,0.025850543733215617,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7061066372273694,0.02398991885850373,0.37075019273909315,0.021646246585352875,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train_validation,test,2,256,128,43,30,0.6967687074829932,0.3674129042744521,0.22941374484084776,0.24745782961510437,0.694491986408653,0.03604248229103394,0.3782586394467421,0.032903945682467926,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6139455782312925,0.3038547106670034,0.24669439589632317,0.2652512748526219,0.6308109393256605,0.03624500466083048,0.32303659332045975,0.02849378398274187,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6139455782312925,0.3038547106670034,0.24669439589632317,0.2652512748526219,0.5999690020100689,0.02825523241855664,0.29848216716699055,0.028695378701078935,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,111,256,128,43,30,0.6091836734693877,0.3140406254589958,0.24528420817065075,0.2620892047337721,0.6331576858233001,0.031247597389921968,0.345556846796598,0.035437905094964826,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,135,256,128,43,30,0.6360544217687074,0.33998105589599426,0.24288853366336527,0.2616279112351091,0.6464954911953209,0.021297331195763484,0.34626626517365305,0.03238060244682617,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,171,256,128,43,30,0.648639455782313,0.31900338576588944,0.24178843596845367,0.2593306393457062,0.6589600216154252,0.018291614731926965,0.3458616249905259,0.022973823495397415,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,216,256,128,43,30,0.6448979591836734,0.32671427901652456,0.24192138783398742,0.2603862656838889,0.6622510627232849,0.020371533046873395,0.33682523895304695,0.019904060959532115,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,312,256,128,43,30,0.6707482993197279,0.331671673673952,0.24008683806134223,0.2584744062999458,0.6791742491465285,0.014236924665717339,0.3493835366531842,0.0219080482963798,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,444,256,128,43,30,0.6377551020408163,0.30042240740237214,0.2392261563210975,0.2527508014994746,0.6537378831827286,0.030057048246559394,0.30993183023795334,0.016573888375107523,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,642,256,128,43,30,0.6408163265306123,0.29582278897978403,0.23728373182482632,0.25149481372212956,0.6474806828973496,0.028443531849742812,0.31265814092759403,0.022745445771647846,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,645,256,128,43,30,0.6408163265306123,0.29582278897978403,0.23728373182482632,0.25149481372212956,0.6290260609955847,0.01734677918242251,0.2959018020803595,0.03360403330332191,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,8,256,128,43,30,0.5870748299319728,0.33264927088084695,0.24577134876485526,0.2637157270005777,0.5882556783583708,0.02122695662257094,0.3510284579738717,0.008036133692974224,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.691469067969068,0.02375414861199182,0.36471743282540836,0.036580375143827636,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7115472798806132,0.016961430447448737,0.4060344385257796,0.018979016690899908,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train,test,2,128,128,26,30,0.6948979591836735,0.33718769782651,0.2361286438836147,0.25237984878873254,0.6966435017556734,0.030204981040389677,0.3498699363914447,0.0243901187333396,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train,test,90,128,128,26,30,0.6562925170068028,0.41234290052836065,0.24656724151336,0.2672017848688633,0.6610888558322768,0.0207383133460227,0.4369095781823539,0.020981031589401622,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,90,128,128,26,30,0.6562925170068028,0.41234290052836065,0.24656724151336,0.2672017848688633,0.6526765164262164,0.030634063065177006,0.401324326466365,0.04769012008083467,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,111,128,128,26,30,0.6534013605442177,0.3649303042146918,0.24120203777336752,0.2596489968448159,0.6314415200350874,0.019553700559616277,0.35826248940038574,0.024805358455878196,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,135,128,128,26,30,0.6833333333333333,0.37469545537625387,0.24030072221199036,0.26323696991552925,0.6780486142591405,0.013165673795091138,0.3990429712250982,0.021896500621762655,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,171,128,128,26,30,0.7149659863945579,0.41095405672179874,0.2377817724240253,0.2635583097163331,0.7178041357544425,0.01750440458843522,0.4102955408938076,0.0498022716472141,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,216,128,128,26,30,0.7085034013605442,0.3599989688303527,0.23710640101705738,0.2620679159842323,0.7248078033078034,0.028342893606333137,0.37080925224306,0.0418831951322699,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,312,128,128,26,30,0.7139455782312925,0.37936247049534355,0.2358776771617792,0.2626763999132642,0.7322343997465948,0.022174953852979278,0.3950411060848641,0.044683786166208925,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,444,128,128,26,30,0.7136054421768707,0.41069101815749337,0.23719006710623877,0.2616502647081016,0.7153279929946598,0.01757838988753193,0.42427186075565715,0.031599981294232006,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,642,128,128,26,30,0.689795918367347,0.34689090151146224,0.23820949577154552,0.2609998028692142,0.7059869414444624,0.024054979330420397,0.37322616467937364,0.019532908806789484,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,645,128,128,26,30,0.6979591836734693,0.33502471803308365,0.23771227595885316,0.2593829985779855,0.7164848223576294,0.02251471555298841,0.36620196930840726,0.03442655647020885,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,5,128,128,26,30,0.7035714285714285,0.3769571038527284,0.2484210452985982,0.27233165945437743,0.722832395515346,0.032151338895364825,0.4013068617453629,0.04246821090550683,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.6916109896216925,0.015665267166024364,0.3868626523161933,0.04835976164973693,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7081121327502906,0.024106427822800376,0.4002779488187782,0.03543318264390987,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,validation,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.6849294434826181,0.03381389472747407,0.35523004292536786,0.04596122925477817,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,validation,test,90,128,128,17,30,0.5829931972789116,0.3504282463401957,0.24537662555585155,0.2613142892180861,0.5647186733905153,0.02111771037755255,0.3316639576921635,0.02673044657919785,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,90,128,128,17,30,0.5829931972789116,0.3504282463401957,0.24537662555585155,0.2613142892180861,0.5791106130711394,0.029232020415548173,0.3890816168707233,0.0484603277856984,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,111,128,128,17,30,0.5581632653061224,0.2640536204409586,0.2427951150974915,0.25534237559215345,0.5368505794432327,0.006914220309189718,0.27679779611038957,0.01432927231931744,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,135,128,128,17,30,0.6510204081632653,0.31920437933584056,0.2363754305482736,0.25196122586001435,0.6565703094360583,0.015165105085349904,0.3288980735913115,0.04625833287065476,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,171,128,128,17,30,0.7214285714285713,0.399237180311085,0.23028933032151838,0.25212494466386315,0.7204148815892194,0.01911116270783652,0.386546316963756,0.028010746788808365,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,216,128,128,17,30,0.6571428571428573,0.3441899066824001,0.23370729434888876,0.2510645794521833,0.6510155677655677,0.019772149919309936,0.3318727071305177,0.03438170923376495,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,312,128,128,17,30,0.6914965986394557,0.3367871555940819,0.22965944418774697,0.2514201362321379,0.6967132974243596,0.02353912322273676,0.3442725009951255,0.037505871526424664,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,444,128,128,17,30,0.6802721088435374,0.3273743615906408,0.2299219842144397,0.2474448586421395,0.6870041084646348,0.027785005146744663,0.34054644726688477,0.028263940111749916,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,642,128,128,17,30,0.6785714285714286,0.3289478336873437,0.23084465526268935,0.24922549265847907,0.6725698599051146,0.019366383698299783,0.33330228583947186,0.023650113681557807,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,645,128,128,17,30,0.6687074829931974,0.357780765475057,0.2312565799718268,0.2454222428772334,0.668277216804894,0.02559982264079322,0.37210562157592164,0.03375963227122977,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,3,128,128,17,30,0.6678571428571429,0.3306052038055336,0.24334093388177008,0.2650531355796668,0.6561934739237371,0.018714744411459604,0.335112815266179,0.02622053261993565,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.6976352711105746,0.013551413489681828,0.3852923035591246,0.019531275729714085,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7261165004586058,0.018207008985568186,0.4108876369330563,0.014686142227571438,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train_validation,test,2,256,128,43,30,0.6967687074829932,0.3674129042744521,0.22941374484084776,0.24745782961510437,0.6873767234247856,0.025346503527770257,0.3736084160011831,0.027374978998361735,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6108843537414966,0.36425138798430584,0.24591095979809408,0.2639608138671911,0.6197812052306029,0.0239535577246297,0.3788313282416546,0.020573901562692662,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6108843537414966,0.36425138798430584,0.24591095979809408,0.2639608138671911,0.6171543945108887,0.01855018746055597,0.38062782036977555,0.0490793107070995,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,111,256,128,43,30,0.6452380952380953,0.3369245477126821,0.24316304817356435,0.26116483139496405,0.666551617983924,0.014180348854277559,0.3601647239441459,0.018197344420192888,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,135,256,128,43,30,0.6513605442176871,0.29140873660355493,0.2357775582946554,0.25525846464379415,0.6512135014108699,0.01155682140920307,0.2923813028859292,0.02299161505255579,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,171,256,128,43,30,0.6955782312925171,0.3220765473349525,0.2340002090895137,0.25962056285117696,0.6896564765090868,0.024528513465381978,0.32419168692695044,0.017137914215724453,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,216,256,128,43,30,0.7217687074829933,0.3862526356605845,0.22934404365548383,0.25335692067463195,0.7087445448513601,0.005292497470701588,0.3923595006551478,0.03211224932889063,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,312,256,128,43,30,0.7231292517006802,0.3651866703929516,0.2336393740646722,0.26118968422383404,0.7277944334314773,0.010871707544704207,0.39851375781642384,0.023434810627226976,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,444,256,128,43,30,0.6833333333333333,0.3154713423067192,0.23328324034549608,0.2565267900299113,0.6997910744226534,0.011746597772862211,0.3380704080056133,0.016669321037712022,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,642,256,128,43,30,0.6959183673469388,0.3919756867685766,0.2326036952979047,0.255948757255657,0.6826502642323834,0.010342969899690453,0.39773230874368115,0.016320032538066603,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,645,256,128,43,30,0.7115646258503402,0.3578476549255757,0.23447593525529303,0.260584864335118,0.7055708515910009,0.020775607955235153,0.34232018063415,0.03516982320067986,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,8,256,128,43,30,0.7309523809523809,0.4438607744151222,0.24146580662325098,0.2698784268352386,0.7158993742910914,0.0170855181217743,0.42515605133772433,0.030135796648256052,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7037061881166464,0.024597225795880813,0.3943472384497849,0.03352412320753397,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train,test,1,128,128,26,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7165880707253162,0.019001955643468033,0.39133373070789734,0.03217342246192916,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train,test,2,128,128,26,30,0.6948979591836735,0.33718769782651,0.2361286438836147,0.25237984878873254,0.6955669775555576,0.031081401387931105,0.33443143907527706,0.03718991701715014,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train,test,90,128,128,26,30,0.6023809523809524,0.31740703464773734,0.24395690836623724,0.2600708093478356,0.6016554321144,0.03235662570450292,0.32076049997010175,0.04338982849327088,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,90,128,128,26,30,0.6023809523809524,0.31740703464773734,0.24395690836623724,0.2600708093478356,0.6019854305127839,0.023743906427811403,0.3006025526910373,0.02954658863578746,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,111,128,128,26,30,0.6425170068027211,0.322334221183033,0.243567159854712,0.2611512739225207,0.6416562679661195,0.006529528075015294,0.32378312175826435,0.01795370947690434,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,135,128,128,26,30,0.648639455782313,0.29966932656724843,0.2448098256714179,0.2654137019985526,0.6369724573671942,0.017910397879017066,0.3024895663650324,0.01684478365412162,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,171,128,128,26,30,0.70578231292517,0.36861458170989825,0.24306056187202152,0.26526384047870155,0.6866295178183822,0.011660609630612872,0.3605314018941903,0.01999954214321801,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,216,128,128,26,30,0.682312925170068,0.3775897015531472,0.2403201586451087,0.26209753241574363,0.6631889659902869,0.023900795485527336,0.35178331921295336,0.035586305928833314,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,312,128,128,26,30,0.7193877551020409,0.40345759217319915,0.24394144924693417,0.26781729796919823,0.7248710744965898,0.02922357145025749,0.42852219515990375,0.03688503431167225,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,444,128,128,26,30,0.7064625850340136,0.3957328994351871,0.23980940616751223,0.259089988607488,0.7242362294632062,0.015898732962543172,0.4286597298487722,0.020179452768519235,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,642,128,128,26,30,0.6836734693877551,0.3440600515407033,0.24165553805700035,0.26165509135010484,0.6916286437680219,0.02942481006674848,0.35446155977882154,0.03737166132548168,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,645,128,128,26,30,0.6782312925170068,0.3221284404927187,0.24120788047493202,0.2601251984091062,0.6848442368752098,0.02096489747969146,0.32768692824566953,0.03007215333271152,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,5,128,128,26,30,0.6506802721088436,0.30410756780844833,0.24837960571535145,0.26610019143068425,0.6382224311358236,0.02952891599038869,0.295828393998399,0.029496996860588546,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.7189965415243192,0.02484889036386553,0.4022532743328299,0.061816872041965634,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,validation,test,1,128,128,17,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.6977746302781244,0.02465122260032654,0.3787814257380882,0.03336636095258678,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,validation,test,2,128,128,17,30,0.7006802721088435,0.3588014457155333,0.236143930715541,0.2564072690982307,0.6861395841073448,0.026774611242860485,0.3469357668955981,0.036816886101340034,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,validation,test,90,128,128,17,30,0.6306122448979592,0.38106935982206674,0.2428926650439806,0.2596447073022748,0.6422563171071942,0.009801575770996794,0.4085034326119355,0.013685944310002566,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,90,128,128,17,30,0.6306122448979592,0.38106935982206674,0.2428926650439806,0.2596447073022748,0.6358452286018075,0.021217558877226563,0.38749522444649626,0.030926525705034923,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,111,128,128,17,30,0.6418367346938776,0.3551783577267341,0.24065655709405984,0.25671377613278634,0.6117263270980494,0.031055406748547204,0.3225779365633843,0.03572724555526688,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,135,128,128,17,30,0.680952380952381,0.39153535037275977,0.2369728197970617,0.25494814615861283,0.6671330964325127,0.027762580525268882,0.37816598705199117,0.05617265969545005,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,171,128,128,17,30,0.653061224489796,0.3219652203192749,0.23957892666757477,0.25510361537034726,0.6385459702126369,0.03778506528167292,0.3293944062331759,0.05366549256927237,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,216,128,128,17,30,0.6520408163265307,0.3633508691964874,0.2375552041080547,0.2531296002171747,0.656502369397251,0.03649775407672751,0.35852339936343164,0.04047953573365739,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,312,128,128,17,30,0.6527210884353742,0.3321831681621904,0.23715398155200268,0.2538658536179595,0.6516491407095352,0.012997832400186201,0.35337463581317735,0.02823908685420311,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,444,128,128,17,30,0.6462585034013605,0.3649310062185087,0.23732676248751727,0.25063724554892824,0.650453821862303,0.0234575175946028,0.3639182785330797,0.029178680805787425,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,642,128,128,17,30,0.7003401360544217,0.3635509012412095,0.23540493165540907,0.25190507207909546,0.6818650110715401,0.028149549114388567,0.3670906056837342,0.02810008652854796,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,645,128,128,17,30,0.6690476190476191,0.39240057011971363,0.23715521203976445,0.2494097861351577,0.6636587807903598,0.03592726454813357,0.414590034551949,0.05308594115043792,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,3,128,128,17,30,0.5908163265306123,0.2841513563451873,0.24790566658063407,0.26404399547593493,0.5809225146198831,0.023884124408293166,0.2764338853963904,0.0240285806043944,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.1673109777450433,0.0835537682287395,0.68890753827643,0.01676399114461647,0.3683324948637097,0.02126262724292581,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,256,128,43,30,0.6994897959183674,0.37382592189724495,0.34963061874487267,0.39046415712655114,0.7028419355461328,0.03409087324392474,0.39954043413322876,0.037285212287835524,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train_validation,test,2,256,128,43,30,0.6967687074829932,0.3674129042744521,0.22941374484084776,0.24745782961510437,0.6974966219252436,0.021797784857952963,0.37706225809608085,0.031652363105750425,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6312925170068027,0.3712580481891713,0.24499905895451768,0.26226984570925926,0.6254025500997045,0.02178033406447432,0.36988304004755174,0.0321758729224013,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,90,256,128,43,30,0.6312925170068027,0.3712580481891713,0.24499905895451768,0.26226984570925926,0.6128774758384488,0.01596085575826178,0.37785236536004624,0.02534114722713636,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,111,256,128,43,30,0.6969387755102041,0.40416703178003155,0.24219269570934396,0.2610550157638689,0.6890240085237334,0.014941334449712695,0.3873545611372669,0.0520431294859553,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,135,256,128,43,30,0.7224489795918367,0.3544547788416146,0.23567719667281528,0.25980738125890385,0.7174389057856662,0.023354955511113346,0.36075127835450993,0.05362612215301937,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,171,256,128,43,30,0.7064625850340136,0.3698566269405718,0.24153648221228474,0.26357818924684084,0.7241424496556075,0.03287443947689194,0.3924211641152714,0.01753853389281829,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,216,256,128,43,30,0.7197278911564626,0.3707474489391719,0.23507030907969778,0.25700524153343896,0.7052051734273957,0.01229925461311669,0.3495853958775934,0.03432800760436974,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,312,256,128,43,30,0.7047619047619047,0.37985728692829024,0.23869137334269805,0.2636074809855147,0.6994562805615436,0.024590811150846277,0.38608829039048187,0.04388401751749228,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,444,256,128,43,30,0.6972789115646258,0.42307269315935125,0.23847663227423713,0.2583140730325578,0.6825494026293493,0.023097626756673283,0.42267475122382525,0.029548485741383183,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,642,256,128,43,30,0.6979591836734693,0.34251003502539634,0.2393756118519908,0.2615705886914264,0.6882019867259579,0.02339008311934068,0.32372741091595764,0.018858726204140704,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,645,256,128,43,30,0.7149659863945579,0.38575111921262917,0.2385116054878123,0.2613204516056368,0.713933572750646,0.026082751346148566,0.39364704125596933,0.03838312539402604,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,8,256,128,43,30,0.6959183673469388,0.3357430220845985,0.2473259256697783,0.2728866565231929,0.6786900999354606,0.02224186208494833,0.3351682697979171,0.022216969864021763,5,0.8
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1f63d0509ac95965365a3ed71608a81e1c37807f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,178 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/SST5/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_sst5
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 100
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 5
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.SST5
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+    max_length: 512
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f8984b96479c67107ac74be29a18121c86444f2b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,164 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_sst5
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: experiment=topology_steps/roberta_sst5,extras.print_config=false
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_sst5
+      data: sst5
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..026ee01cafc4c27dad66959a80e2142eb56de830
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,2 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_sst5
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5f0d61a4fc4af736ccdcd4fc336f761f7408a3f3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,27 @@
+[2026-05-11 14:48:50,516][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 14:48:51,876][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:48:52,474][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 15:21:17,797][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 15:21:18,701][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:21:18,989][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 15:33:08,228][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 15:33:09,050][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:33:09,955][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 15:59:10,836][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 15:59:11,730][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:59:11,831][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 17:08:02,731][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 17:08:03,410][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 17:08:03,516][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 17:15:44,129][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 17:15:44,846][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 17:15:44,952][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 17:45:30,942][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 17:45:31,914][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 17:45:32,030][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 20:10:10,800][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 20:10:11,430][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:10:11,547][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 20:27:50,361][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 20:27:51,026][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:27:51,171][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..40bf396b9443d56132e2b63d39c644bec1f2f300
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3b6e9745921792ca8824e648260d645bdfdd0a66e947531402507c02a7cbe4b8
+size 20754
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..32f2c8b6eb157e5593b90324e5cfc46d692062e4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:48227125e7b8eb6cd5c1dfcba8f750afca2b338a3775908ca92785bbf27d0df7
+size 8658547
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5f710c083c86a9cb0b1436324391d59b400c5dce
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a81a10dcb122b25cd149a6cf8a612bb303702e337c1a1c9c450c3e2a0e895d4f
+size 29170869
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..60a4aa78b0e360aa1cb90df8f4781294595eecfd
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:389a560b5102f92d5c4b76454ab54510ae479c95e74077d80180fc39bcef66ad
+size 32596406
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4b0237b06df469be0ed36281df058edfd1a5d8c5
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/big_all12_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ac1aeaf0095176ee30366ae9c5bf1d7e5ed41dcb846e244e4ad4fa72c563ae18
+size 4781371
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/chatgpt_next_iteration_brief.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/chatgpt_next_iteration_brief.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..88400dd83c3c3edb77b7f1c8d3ba8b93c3fc69b2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/chatgpt_next_iteration_brief.md
@@ -0,0 +1,635 @@
+# ChatGPT Next-Iteration Brief
+
+Paste this file into ChatGPT to propose the next iteration of topological attention uncertainty features.
+
+## Protocol
+- Dataset: `src.dataset.sequence_classification.SST5`
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/SST5/0`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, CatBoost fitting and feature selection use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split only: final comparison. Test features are never used for training or feature selection.
+- Baseline scores are prohibited in topological methods. Only E00/E01/E02 use MSP/entropy.
+- Test bootstrap: `5` samples of `0.8` test fraction.
+- Attention symmetrization: `max`
+- Layer variants: `['small_last1', 'medium_last4', 'big_all12']`
+- Head aggregation: `['mean', 'std', 'max']`
+
+## Baseline Anchors
+- E00 MSP test ROC-AUC: `0.575916`
+- E02 MSP+entropy CatBoost test ROC-AUC: `0.564197`
+
+## Best Test Method
+- Method: `E01`
+- Training source: `train`
+- Layer variant: `small_last1`
+- Description: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- Test ROC-AUC: `0.579292`
+- Bootstrapped test ROC-AUC: `0.577966 ± 0.001450`
+- Delta vs MSP: `0.003376`
+- Delta vs E02: `0.015095`
+
+## Detailed Result Table
+
+| method_name | layer_variant | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | brier | ece | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E01 | small_last1 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.577966 | 0.001450 | 0.003376 | 0.015095 | 0.541274 | 0.538537 | 0.009397 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.583321 | 0.002681 | 0.003376 | 0.033335 | 0.541274 | 0.541031 | 0.002735 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.574561 | 0.005678 | 0.003376 | 0.016616 | 0.541274 | 0.536160 | 0.006419 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.574922 | 0.006231 | 0.003376 | 0.015095 | 0.541274 | 0.538228 | 0.005199 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.583046 | 0.003910 | 0.003376 | 0.033335 | 0.541274 | 0.543813 | 0.005124 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.577710 | 0.003946 | 0.003376 | 0.016616 | 0.541274 | 0.542262 | 0.005022 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.577399 | 0.006982 | 0.003376 | 0.033335 | 0.541274 | 0.539599 | 0.007097 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.575948 | 0.007462 | 0.003376 | 0.016616 | 0.541274 | 0.538051 | 0.009787 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.579157 | 0.005721 | 0.003376 | 0.015095 | 0.541274 | 0.539536 | 0.008313 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.574432 | 0.003650 | 0.000000 | 0.011719 | 0.547451 | 0.546445 | 0.007440 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.574918 | 0.006585 | 0.000000 | 0.011719 | 0.547451 | 0.543863 | 0.007547 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.574388 | 0.007773 | 0.000000 | 0.029959 | 0.547451 | 0.542223 | 0.009043 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.576890 | 0.003093 | 0.000000 | 0.029959 | 0.547451 | 0.548889 | 0.004070 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.576055 | 0.006178 | 0.000000 | 0.013240 | 0.547451 | 0.550065 | 0.007192 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.577732 | 0.004903 | 0.000000 | 0.013240 | 0.547451 | 0.550574 | 0.007208 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.576702 | 0.005469 | 0.000000 | 0.011719 | 0.547451 | 0.550898 | 0.005022 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.576721 | 0.003125 | 0.000000 | 0.013240 | 0.547451 | 0.551834 | 0.006891 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.578960 | 0.008791 | 0.000000 | 0.029959 | 0.547451 | 0.547310 | 0.009637 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.564669 | 0.567987 | 0.006150 | -0.011247 | 0.001993 | 0.524084 | 0.523822 | 0.003240 | 0.248663 | 0.039296 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.564197 | 0.565583 | 0.005413 | -0.011719 | 0.000000 | 0.530593 | 0.532032 | 0.002178 | 0.248025 | 0.043856 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.564197 | 0.563342 | 0.003120 | -0.011719 | 0.000000 | 0.530593 | 0.533079 | 0.006289 | 0.248025 | 0.043856 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.564197 | 0.564841 | 0.004751 | -0.011719 | 0.000000 | 0.530593 | 0.529642 | 0.003560 | 0.248025 | 0.043856 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.562677 | 0.565163 | 0.005384 | -0.013240 | 0.000000 | 0.532274 | 0.532436 | 0.008162 | 0.247572 | 0.048243 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.562677 | 0.561105 | 0.004851 | -0.013240 | 0.000000 | 0.532274 | 0.531135 | 0.002972 | 0.247572 | 0.048243 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.562677 | 0.567151 | 0.003992 | -0.013240 | 0.000000 | 0.532274 | 0.533884 | 0.004647 | 0.247572 | 0.048243 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.560100 | 0.560408 | 0.005505 | -0.015816 | -0.004097 | 0.525645 | 0.525017 | 0.008087 | 0.249574 | 0.053070 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.558993 | 0.559220 | 0.005415 | -0.016924 | -0.003684 | 0.521304 | 0.520062 | 0.008309 | 0.248772 | 0.043762 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.558993 | 0.561516 | 0.005976 | -0.016924 | -0.003684 | 0.521304 | 0.522140 | 0.003540 | 0.248772 | 0.043762 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.556564 | 0.554768 | 0.002163 | -0.019352 | -0.006112 | 0.514491 | 0.508875 | 0.003330 | 0.249406 | 0.032541 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.553227 | 0.554270 | 0.005512 | -0.022690 | -0.010971 | 0.519198 | 0.515624 | 0.002014 | 0.249677 | 0.045674 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.553227 | 0.550529 | 0.005662 | -0.022690 | -0.010971 | 0.519198 | 0.517794 | 0.007417 | 0.249677 | 0.045674 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.552218 | 0.548988 | 0.006686 | -0.023699 | 0.006260 | 0.521159 | 0.522883 | 0.002267 | 0.280453 | 0.153237 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.550074 | 0.548596 | 0.005474 | -0.025842 | -0.014124 | 0.510389 | 0.504656 | 0.008752 | 0.250889 | 0.049087 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.546590 | 0.544913 | 0.002435 | -0.029326 | -0.017607 | 0.514664 | 0.517796 | 0.008450 | 0.251070 | 0.049676 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.545958 | 0.546025 | 0.004443 | -0.029959 | 0.000000 | 0.510815 | 0.508109 | 0.006123 | 0.261456 | 0.084531 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.545958 | 0.548045 | 0.002219 | -0.029959 | 0.000000 | 0.510815 | 0.511737 | 0.006640 | 0.261456 | 0.084531 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.545958 | 0.545229 | 0.003263 | -0.029959 | 0.000000 | 0.510815 | 0.510018 | 0.008237 | 0.261456 | 0.084531 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.544184 | 0.547430 | 0.002909 | -0.031732 | -0.020014 | 0.511855 | 0.516600 | 0.005707 | 0.253203 | 0.052745 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.544107 | 0.543669 | 0.005631 | -0.031810 | -0.018570 | 0.514458 | 0.512039 | 0.008998 | 0.251021 | 0.049633 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.543310 | 0.545886 | 0.003752 | -0.032606 | -0.020887 | 0.507679 | 0.512174 | 0.008988 | 0.251899 | 0.051008 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.542832 | 0.541020 | 0.004998 | -0.033085 | -0.019845 | 0.518247 | 0.515691 | 0.004896 | 0.252571 | 0.054985 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.539995 | 0.539033 | 0.005879 | -0.035921 | -0.005963 | 0.514358 | 0.512645 | 0.010210 | 0.275517 | 0.142507 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.539995 | 0.538787 | 0.004039 | -0.035921 | -0.005963 | 0.514358 | 0.517078 | 0.009343 | 0.275517 | 0.142507 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.539585 | 0.541431 | 0.003002 | -0.036331 | -0.023091 | 0.501594 | 0.504519 | 0.003220 | 0.252012 | 0.051031 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.538722 | 0.535122 | 0.004911 | -0.037194 | -0.023954 | 0.494207 | 0.489883 | 0.004880 | 0.252132 | 0.044235 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.537718 | 0.534336 | 0.003262 | -0.038198 | -0.026479 | 0.491618 | 0.484025 | 0.002217 | 0.252935 | 0.041138 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.537564 | 0.538533 | 0.004062 | -0.038352 | -0.025112 | 0.509590 | 0.510973 | 0.006443 | 0.252260 | 0.052860 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.532608 | 0.533313 | 0.003076 | -0.043309 | -0.013350 | 0.487140 | 0.484913 | 0.006670 | 0.277757 | 0.129634 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.532395 | 0.531836 | 0.003754 | -0.043521 | -0.031803 | 0.491513 | 0.489761 | 0.003060 | 0.253969 | 0.042748 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.532117 | 0.531294 | 0.003625 | -0.043799 | -0.030559 | 0.497391 | 0.496243 | 0.005148 | 0.252346 | 0.047996 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.531956 | 0.527036 | 0.005010 | -0.043961 | -0.032242 | 0.491918 | 0.490644 | 0.008732 | 0.253625 | 0.050648 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.531316 | 0.536626 | 0.004933 | -0.044600 | -0.031360 | 0.495974 | 0.499929 | 0.002982 | 0.252935 | 0.045776 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.530685 | 0.534938 | 0.007449 | -0.045232 | -0.031992 | 0.490144 | 0.493680 | 0.005629 | 0.253237 | 0.041603 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.530494 | 0.528158 | 0.008383 | -0.045422 | -0.032182 | 0.495324 | 0.489279 | 0.008806 | 0.252934 | 0.058540 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.530482 | 0.530891 | 0.007038 | -0.045434 | -0.015476 | 0.489305 | 0.489955 | 0.005840 | 0.277374 | 0.137542 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.528419 | 0.525636 | 0.002034 | -0.047498 | -0.035779 | 0.493785 | 0.492221 | 0.005688 | 0.253973 | 0.052691 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.527607 | 0.527367 | 0.002021 | -0.048310 | -0.018351 | 0.486347 | 0.488852 | 0.002664 | 0.279815 | 0.134955 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.526773 | 0.524026 | 0.006779 | -0.049143 | -0.037424 | 0.490316 | 0.491130 | 0.005234 | 0.254422 | 0.055310 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.526764 | 0.525469 | 0.006835 | -0.049152 | -0.035912 | 0.488510 | 0.483589 | 0.008862 | 0.254345 | 0.053718 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.526663 | 0.529528 | 0.004640 | -0.049253 | -0.019294 | 0.488217 | 0.492305 | 0.002990 | 0.279001 | 0.144439 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.526510 | 0.528233 | 0.004300 | -0.049406 | -0.037688 | 0.487804 | 0.489628 | 0.004552 | 0.254022 | 0.040866 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.526257 | 0.524790 | 0.004266 | -0.049659 | -0.036420 | 0.486076 | 0.485792 | 0.004978 | 0.254555 | 0.061787 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.526195 | 0.522434 | 0.004156 | -0.049722 | -0.038003 | 0.496849 | 0.494083 | 0.007427 | 0.253386 | 0.044428 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.525193 | 0.526799 | 0.008318 | -0.050723 | -0.020765 | 0.488753 | 0.486758 | 0.010834 | 0.287883 | 0.172771 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.524869 | 0.526397 | 0.004038 | -0.051048 | -0.039329 | 0.497643 | 0.498387 | 0.007217 | 0.253753 | 0.055357 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.524753 | 0.521368 | 0.006993 | -0.051163 | -0.037924 | 0.498055 | 0.496049 | 0.007360 | 0.253759 | 0.046107 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.524698 | 0.525379 | 0.003818 | -0.051218 | -0.037979 | 0.500897 | 0.501155 | 0.009011 | 0.252739 | 0.045357 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.524490 | 0.519390 | 0.006015 | -0.051426 | -0.038186 | 0.496413 | 0.493960 | 0.008948 | 0.254356 | 0.067130 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.524136 | 0.523035 | 0.003686 | -0.051780 | -0.040061 | 0.493741 | 0.494086 | 0.010548 | 0.254093 | 0.048675 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.523430 | 0.516695 | 0.002945 | -0.052486 | -0.039246 | 0.488652 | 0.486869 | 0.003409 | 0.254383 | 0.055829 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.523357 | 0.526472 | 0.005277 | -0.052559 | -0.039319 | 0.501184 | 0.503307 | 0.008026 | 0.253469 | 0.046028 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.522365 | 0.526469 | 0.004806 | -0.053552 | -0.040312 | 0.492899 | 0.487696 | 0.005302 | 0.253868 | 0.053775 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.520991 | 0.520373 | 0.003720 | -0.054925 | -0.043206 | 0.488055 | 0.489900 | 0.005726 | 0.256179 | 0.071477 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.520892 | 0.521220 | 0.005222 | -0.055024 | -0.041784 | 0.498173 | 0.499261 | 0.006162 | 0.254049 | 0.050915 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.520786 | 0.525091 | 0.003240 | -0.055131 | -0.043412 | 0.495193 | 0.498237 | 0.006757 | 0.254159 | 0.048827 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.520566 | 0.516236 | 0.004656 | -0.055351 | -0.043632 | 0.485969 | 0.486316 | 0.004607 | 0.255312 | 0.054668 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.520026 | 0.520177 | 0.005678 | -0.055890 | -0.025931 | 0.487759 | 0.486167 | 0.007444 | 0.280443 | 0.140680 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.519398 | 0.518883 | 0.004743 | -0.056518 | -0.044799 | 0.489479 | 0.492426 | 0.006245 | 0.255455 | 0.062521 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.518788 | 0.517099 | 0.004479 | -0.057128 | -0.043888 | 0.495700 | 0.494786 | 0.006474 | 0.254336 | 0.059382 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.518764 | 0.518358 | 0.003848 | -0.057152 | -0.045433 | 0.492442 | 0.488748 | 0.006712 | 0.254847 | 0.053411 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.518497 | 0.517335 | 0.005626 | -0.057420 | -0.044180 | 0.491159 | 0.491313 | 0.006948 | 0.254285 | 0.058909 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.518472 | 0.519362 | 0.009094 | -0.057444 | -0.027486 | 0.490759 | 0.495292 | 0.010246 | 0.282326 | 0.148762 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.517961 | 0.519387 | 0.005994 | -0.057955 | -0.046236 | 0.493066 | 0.497772 | 0.009284 | 0.254253 | 0.051277 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.517700 | 0.521695 | 0.005178 | -0.058217 | -0.028258 | 0.478018 | 0.479829 | 0.004658 | 0.278131 | 0.131755 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.517521 | 0.514740 | 0.002210 | -0.058396 | -0.045156 | 0.495841 | 0.497462 | 0.005508 | 0.253576 | 0.057992 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.517411 | 0.527724 | 0.003876 | -0.058505 | -0.028546 | 0.477285 | 0.482298 | 0.004163 | 0.279951 | 0.148394 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.516772 | 0.520584 | 0.003451 | -0.059144 | -0.047426 | 0.483632 | 0.488411 | 0.004438 | 0.255584 | 0.056486 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.516154 | 0.514792 | 0.006209 | -0.059763 | -0.048044 | 0.494973 | 0.492217 | 0.006302 | 0.254509 | 0.058320 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.516108 | 0.512220 | 0.001989 | -0.059809 | -0.029850 | 0.494101 | 0.488303 | 0.005448 | 0.281502 | 0.159762 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.516085 | 0.517232 | 0.004570 | -0.059831 | -0.029872 | 0.483890 | 0.482887 | 0.003815 | 0.278828 | 0.147374 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.515576 | 0.515496 | 0.006120 | -0.060341 | -0.030382 | 0.483896 | 0.482839 | 0.007118 | 0.283262 | 0.154852 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.514924 | 0.513063 | 0.004332 | -0.060993 | -0.031034 | 0.485859 | 0.481604 | 0.008958 | 0.283378 | 0.152130 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.513745 | 0.515410 | 0.006162 | -0.062172 | -0.032213 | 0.483936 | 0.484842 | 0.006321 | 0.279975 | 0.146572 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.513668 | 0.514618 | 0.005463 | -0.062248 | -0.032289 | 0.480752 | 0.479948 | 0.004324 | 0.280025 | 0.150915 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.513653 | 0.509998 | 0.001602 | -0.062264 | -0.050545 | 0.492705 | 0.490382 | 0.006464 | 0.255549 | 0.065843 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.512842 | 0.511446 | 0.003749 | -0.063074 | -0.033115 | 0.484855 | 0.482717 | 0.005130 | 0.277634 | 0.133193 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.512595 | 0.510339 | 0.003695 | -0.063321 | -0.050081 | 0.484883 | 0.482575 | 0.009349 | 0.255580 | 0.057422 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.512323 | 0.510415 | 0.007732 | -0.063594 | -0.051875 | 0.482086 | 0.479238 | 0.009685 | 0.255967 | 0.050474 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.512323 | 0.512079 | 0.003820 | -0.063594 | -0.051875 | 0.482086 | 0.484904 | 0.007820 | 0.255967 | 0.050474 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.512300 | 0.511350 | 0.002947 | -0.063616 | -0.033657 | 0.483050 | 0.481635 | 0.006756 | 0.283552 | 0.149624 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.512040 | 0.510316 | 0.007729 | -0.063876 | -0.033917 | 0.482070 | 0.478837 | 0.008323 | 0.276081 | 0.123624 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.512040 | 0.514388 | 0.002671 | -0.063876 | -0.033917 | 0.482070 | 0.488740 | 0.001897 | 0.276081 | 0.123624 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.511884 | 0.507977 | 0.005753 | -0.064032 | -0.034073 | 0.486535 | 0.486630 | 0.010918 | 0.283778 | 0.153513 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.511741 | 0.508623 | 0.006087 | -0.064175 | -0.034216 | 0.485578 | 0.480430 | 0.004484 | 0.283237 | 0.154143 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.511624 | 0.505321 | 0.008591 | -0.064292 | -0.051053 | 0.485402 | 0.480564 | 0.010338 | 0.255579 | 0.061826 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.511566 | 0.508754 | 0.006291 | -0.064351 | -0.052632 | 0.490322 | 0.488941 | 0.006006 | 0.255320 | 0.062882 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.511130 | 0.515032 | 0.006644 | -0.064787 | -0.053068 | 0.486157 | 0.485648 | 0.005552 | 0.255499 | 0.055944 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.510271 | 0.511294 | 0.003578 | -0.065645 | -0.035687 | 0.479805 | 0.481528 | 0.004713 | 0.282251 | 0.158528 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.509690 | 0.507337 | 0.004985 | -0.066227 | -0.052987 | 0.476902 | 0.475197 | 0.004180 | 0.253851 | 0.037511 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.509690 | 0.510494 | 0.008498 | -0.066227 | -0.052987 | 0.476902 | 0.474347 | 0.005414 | 0.253851 | 0.037511 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.507886 | 0.507273 | 0.007172 | -0.068030 | -0.038072 | 0.481448 | 0.478761 | 0.006218 | 0.273396 | 0.126345 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.507886 | 0.506049 | 0.005574 | -0.068030 | -0.038072 | 0.481448 | 0.482040 | 0.006565 | 0.273396 | 0.126345 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.507354 | 0.511608 | 0.007013 | -0.068562 | -0.055323 | 0.479490 | 0.475475 | 0.005494 | 0.255559 | 0.059207 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.507354 | 0.505212 | 0.008041 | -0.068562 | -0.055323 | 0.479490 | 0.477710 | 0.011073 | 0.255559 | 0.059207 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.503811 | 0.509832 | 0.005987 | -0.072105 | -0.060386 | 0.475160 | 0.479292 | 0.011235 | 0.254668 | 0.042919 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.503811 | 0.502669 | 0.001887 | -0.072105 | -0.060386 | 0.475160 | 0.476655 | 0.003797 | 0.254668 | 0.042919 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.503534 | 0.501613 | 0.004122 | -0.072382 | -0.042423 | 0.480960 | 0.480472 | 0.006285 | 0.297828 | 0.184832 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.502887 | 0.501306 | 0.006893 | -0.073030 | -0.043071 | 0.477659 | 0.475702 | 0.007397 | 0.286337 | 0.154271 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.502346 | 0.500021 | 0.004815 | -0.073570 | -0.043611 | 0.481461 | 0.478508 | 0.007188 | 0.286012 | 0.161182 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.496445 | 0.498491 | 0.004255 | -0.079471 | -0.049513 | 0.467746 | 0.469189 | 0.001126 | 0.286007 | 0.153978 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.495622 | 0.498902 | 0.006609 | -0.080295 | -0.050336 | 0.472270 | 0.474871 | 0.008644 | 0.286147 | 0.160467 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.495622 | 0.490522 | 0.005204 | -0.080295 | -0.050336 | 0.472270 | 0.472416 | 0.007874 | 0.286147 | 0.160467 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.493471 | 0.490672 | 0.011666 | -0.082445 | -0.070726 | 0.472297 | 0.474786 | 0.009077 | 0.254651 | 0.055010 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.493471 | 0.493651 | 0.006014 | -0.082445 | -0.070726 | 0.472297 | 0.475822 | 0.006389 | 0.254651 | 0.055010 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.485507 | 0.488217 | 0.008102 | -0.090410 | -0.077170 | 0.466072 | 0.469516 | 0.006648 | 0.255474 | 0.072716 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.485507 | 0.488075 | 0.005261 | -0.090410 | -0.077170 | 0.466072 | 0.465946 | 0.004589 | 0.255474 | 0.072716 | 5 | 0.800000 |
+
+
+## Selected Features
+- `small_last1_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_path_mean:std`
+  - `v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_4:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_47:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_65:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_2:h1_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v8:head_pair_21:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:stdlife:mean`
+  - `v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_60:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_61:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_17:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_20:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_15:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_34:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:14:max`
+  - `v7:head_pair_2:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_30:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_44:h0_l2_summary`
+  - `v6:betti:04:mean`
+  - `v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_62:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_8:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_28:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_27:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_10:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_0:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_7:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_14:h0_l2_summary`
+  - ... 50 more
+- `small_last1_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_63:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_2:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_0:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_13:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_0:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:next:max`
+  - `v7:head_pair_62:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_34:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_40:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_17:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_23:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_57:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_17:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_7:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_27:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_65:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_30:h1_l2_summary`
+  - `v3:mst_edge_std:max`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v5:h1:sumlife:max`
+  - `v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_54:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_0:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_53:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_53:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_54:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_65:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_21:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_43:h0_l2_summary`
+  - ... 50 more
+- `small_last1_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_4:h0_l2_summary`
+  - `v3:cls_path_mean:std`
+  - `v8:head_pair_8:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_56:h0_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v7:head_pair_2:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_2:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_34:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:stdlife:mean`
+  - `v4:h0:q75life:mean`
+  - `v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_65:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_29:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_61:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_17:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_57:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_7:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_28:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_40:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_21:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_48:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_15:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_6:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_42:h0_l2_summary`
+  - `v6:betti:14:max`
+  - `v7:head_pair_47:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_2:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_60:h1_l2_summary`
+  - ... 50 more
+- `medium_last4_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_33:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_50:h1_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_33:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_39:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_23:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_24:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_40:h1_l2_summary`
+  - `v5:h1:entropy:std`
+  - `v7:head_pair_40:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_54:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_36:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_32:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_38:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_24:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_42:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_10:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v6:betti:14:max`
+  - `v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_20:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_44:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_path_mean:max`
+  - `v7:head_pair_45:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_44:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_37:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_22:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_39:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_55:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_54:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_27:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_65:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_21:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_45:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:q25life:mean`
+  - `v7:head_pair_14:h1_l2_summary`
+  - ... 50 more
+- `medium_last4_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v7:head_pair_44:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_15:h0_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v8:head_pair_65:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_std:mean`
+  - `v7:head_pair_19:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_56:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_41:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_8:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_33:h0_l2_summary`
+  - `v3:mst_edge_std:max`
+  - `v7:head_pair_45:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_6:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_5:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_58:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_57:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_13:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_6:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_29:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_55:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_36:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_37:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_30:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_path_mean:std`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_2:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_9:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_46:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_23:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_1:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_3:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_35:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v8:head_pair_53:q90:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `medium_last4_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_54:h0_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v7:head_pair_40:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_33:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_39:h0_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v7:head_pair_24:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_50:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_24:q90:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:entropy:std`
+  - `v8:head_pair_27:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_20:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_65:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_38:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:10:std`
+  - `v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_42:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_33:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_36:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_32:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard`
+  - `v9:layer_w_drift_std`
+  - `v4:h0:q75life:mean`
+  - `v7:head_pair_44:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_path_mean:max`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_55:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_21:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_54:h1_l2_summary`
+  - `v5:h1:stdlife:max`
+  - `v7:head_pair_22:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:13:std`
+  - `v8:head_pair_13:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:04:std`
+  - `v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_50:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_6:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_59:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_15:h1_l2_summary`
+  - ... 50 more
+- `big_all12_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_4:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_5:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_13:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:sumlife:max`
+  - `v7:head_pair_10:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_56:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v7:head_pair_11:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_41:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:next:mean`
+  - `v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_0:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_61:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_36:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_41:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_56:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_16:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_50:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_62:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_43:q60:edge_jaccard`
+  - `v9:layer_w_drift_mean`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_6:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_14:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_19:h0_l2_summary`
+  - ... 50 more
+- `big_all12_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_std:mean`
+  - `v7:head_pair_4:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_max:max`
+  - `v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:07:max`
+  - `v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_38:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:q50life:std`
+  - `v8:head_pair_28:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_6:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:02:std`
+  - `v8:head_pair_59:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_32:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_9:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:07:mean`
+  - `v7:head_pair_46:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_40:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_34:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_15:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_47:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_56:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_30:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_34:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_17:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_30:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_11:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_39:q90:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `big_all12_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_5:h0_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v7:head_pair_41:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_4:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_41:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_11:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_56:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_56:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_13:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:sumlife:max`
+  - `v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_36:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_56:q90:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_30:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_16:h0_l2_summary`
+  - `v6:betti:13:mean`
+  - `v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_4:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_50:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_46:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_19:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_45:h0_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:next:mean`
+  - `v8:head_pair_41:q60:edge_jaccard`
+  - `v5:h1_to_h0_sumlife:max`
+  - `v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_44:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_59:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:03:mean`
+  - ... 50 more
+
+## Ask For Next Iteration
+Use the table above to propose new topological feature methods that improve test ROC-AUC over E00/E02 without using baseline scores inside topology methods. Pay attention to layer variants, training source differences, bootstrap variance, feature counts, and which feature families help or overfit.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/detailed_results_for_next_iteration.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/detailed_results_for_next_iteration.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..fe6481ea4468cfb25d048a3ba0a1f6423076e97d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/detailed_results_for_next_iteration.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+method_name,layer_variant,training_source,description,feature_families,feature_description,feature_selection_description,num_features,num_train_source,num_errors_train_source,num_test,num_errors_test,roc_auc,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02,auprc,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,brier,ece,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction
+E01,small_last1,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,3911,2210,1050,0.5792922824302135,0.577966204811374,0.0014500093926980706,0.0033760262725779366,0.01509482758620695,0.5412740518664995,0.5385366810454956,0.009396650737613076,0.324998674261158,0.2839005879460379,5,0.8
+E01,small_last1,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,529,2210,1050,0.5792922824302135,0.5833207641097177,0.0026806822955184034,0.0033760262725779366,0.03333456486042696,0.5412740518664995,0.5410305876757253,0.002735163553407809,0.324998674261158,0.2839005879460379,5,0.8
+E01,small_last1,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4440,2210,1050,0.5792922824302135,0.5745610213263348,0.005678285163193976,0.0033760262725779366,0.016615763546797946,0.5412740518664995,0.536160111458442,0.006419348999394111,0.324998674261158,0.2839005879460379,5,0.8
+E01,medium_last4,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,3911,2210,1050,0.5792922824302135,0.5749220680375935,0.006231350346699624,0.0033760262725779366,0.01509482758620695,0.5412740518664995,0.5382280742310505,0.005199196287734473,0.324998674261158,0.2839005879460379,5,0.8
+E01,medium_last4,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,529,2210,1050,0.5792922824302135,0.5830462187202843,0.003910067724720133,0.0033760262725779366,0.03333456486042696,0.5412740518664995,0.5438128966146986,0.005123532940945624,0.324998674261158,0.2839005879460379,5,0.8
+E01,medium_last4,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4440,2210,1050,0.5792922824302135,0.5777096003120721,0.003945549606350387,0.0033760262725779366,0.016615763546797946,0.5412740518664995,0.5422617848619099,0.005021986675046318,0.324998674261158,0.2839005879460379,5,0.8
+E01,big_all12,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,529,2210,1050,0.5792922824302135,0.5773986064873646,0.006982120839707069,0.0033760262725779366,0.03333456486042696,0.5412740518664995,0.5395988195038867,0.007097241625246596,0.324998674261158,0.2839005879460379,5,0.8
+E01,big_all12,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4440,2210,1050,0.5792922824302135,0.5759476835553952,0.0074620178833514,0.0033760262725779366,0.016615763546797946,0.5412740518664995,0.5380511864794885,0.009787416052666179,0.324998674261158,0.2839005879460379,5,0.8
+E01,big_all12,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,3911,2210,1050,0.5792922824302135,0.5791571274540568,0.0057207484516928605,0.0033760262725779366,0.01509482758620695,0.5412740518664995,0.5395362181058633,0.00831252152587584,0.324998674261158,0.2839005879460379,5,0.8
+E00,small_last1,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,3911,2210,1050,0.5759162561576355,0.5744315309681169,0.0036496172992168934,0.0,0.011718801313629013,0.5474507549567762,0.5464445114044238,0.007439852308927982,0.24673316226978878,0.03885008900413689,5,0.8
+E00,medium_last4,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,3911,2210,1050,0.5759162561576355,0.5749182112202854,0.006584565508488694,0.0,0.011718801313629013,0.5474507549567762,0.5438628437982999,0.00754706371456992,0.24673316226978878,0.03885008900413689,5,0.8
+E00,medium_last4,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,529,2210,1050,0.5759162561576355,0.5743884511746093,0.007773453460278764,0.0,0.029958538587849026,0.5474507549567762,0.542222732039563,0.009042739874333688,0.24673316226978878,0.03885008900413689,5,0.8
+E00,small_last1,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,529,2210,1050,0.5759162561576355,0.5768904178063334,0.0030934208234445373,0.0,0.029958538587849026,0.5474507549567762,0.5488888564327181,0.004070132700405028,0.24673316226978878,0.03885008900413689,5,0.8
+E00,small_last1,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4440,2210,1050,0.5759162561576355,0.5760554951794059,0.0061784170503471625,0.0,0.01323973727422001,0.5474507549567762,0.5500649421757714,0.007192364381257403,0.24673316226978878,0.03885008900413689,5,0.8
+E00,medium_last4,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4440,2210,1050,0.5759162561576355,0.5777321070574629,0.004903180383664681,0.0,0.01323973727422001,0.5474507549567762,0.5505735848741404,0.007207581649212386,0.24673316226978878,0.03885008900413689,5,0.8
+E00,big_all12,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,3911,2210,1050,0.5759162561576355,0.576702263289721,0.005468624880443505,0.0,0.011718801313629013,0.5474507549567762,0.5508980665078772,0.005022449891430698,0.24673316226978878,0.03885008900413689,5,0.8
+E00,big_all12,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4440,2210,1050,0.5759162561576355,0.5767207792331128,0.0031248442011642718,0.0,0.01323973727422001,0.5474507549567762,0.5518343739794527,0.006891368532038423,0.24673316226978878,0.03885008900413689,5,0.8
+E00,big_all12,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,529,2210,1050,0.5759162561576355,0.5789602491313961,0.008791401827777006,0.0,0.029958538587849026,0.5474507549567762,0.5473100318609301,0.009636982968615648,0.24673316226978878,0.03885008900413689,5,0.8
+E13,small_last1,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,9645,4440,2210,1050,0.5646691297208538,0.5679870772828445,0.00614977753999629,-0.011247126436781718,0.001992610837438291,0.5240841618948623,0.5238221433612201,0.0032398791219060545,0.2486628994912267,0.03929628442405754,5,0.8
+E02,small_last1,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8544,3911,2210,1050,0.5641974548440065,0.5655828088500596,0.00541294359813682,-0.011718801313629013,0.0,0.53059292767451,0.5320323463056382,0.00217816493612055,0.24802518438454077,0.04385631464005455,5,0.8
+E02,medium_last4,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8544,3911,2210,1050,0.5641974548440065,0.5633420386472414,0.0031204516961514887,-0.011718801313629013,0.0,0.53059292767451,0.5330794584613744,0.0062893501049585175,0.24802518438454077,0.04385631464005455,5,0.8
+E02,big_all12,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8544,3911,2210,1050,0.5641974548440065,0.5648412969847826,0.004750500646616797,-0.011718801313629013,0.0,0.53059292767451,0.5296417606015618,0.0035599151207909444,0.24802518438454077,0.04385631464005455,5,0.8
+E02,medium_last4,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,9645,4440,2210,1050,0.5626765188834155,0.5651632305342238,0.0053843708012089875,-0.01323973727422001,0.0,0.5322736622760089,0.5324355080838173,0.008162124087197128,0.24757226931230839,0.04824268133855756,5,0.8
+E02,big_all12,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,9645,4440,2210,1050,0.5626765188834155,0.5611053776623315,0.004851149751642184,-0.01323973727422001,0.0,0.5322736622760089,0.5311349991837611,0.0029715571764926023,0.24757226931230839,0.04824268133855756,5,0.8
+E02,small_last1,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,9645,4440,2210,1050,0.5626765188834155,0.5671507363360682,0.003991523184490784,-0.01323973727422001,0.0,0.5322736622760089,0.5338837629973389,0.004647383193565683,0.24757226931230839,0.04824268133855756,5,0.8
+E13,small_last1,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8544,3911,2210,1050,0.5601001642036125,0.5604080420984024,0.0055045346495539126,-0.015816091954023004,-0.004097290640393991,0.5256446788309517,0.525017001606374,0.008087010589641352,0.2495741168786604,0.05306986555879168,5,0.8
+E12,small_last1,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,9645,4440,2210,1050,0.5589926108374385,0.559219579357383,0.005414588398609321,-0.016923645320197078,-0.003683908045977069,0.5213043081760159,0.5200618685325612,0.008309168588044771,0.24877198337634668,0.0437617800001157,5,0.8
+E11,small_last1,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,9645,4440,2210,1050,0.5589926108374385,0.5615162766456596,0.005975560865738743,-0.016923645320197078,-0.003683908045977069,0.5213043081760159,0.5221395934381057,0.0035402894426721666,0.24877198337634668,0.0437617800001157,5,0.8
+E10,small_last1,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,9645,4440,2210,1050,0.556564039408867,0.554767653308616,0.002163170576728417,-0.019352216748768525,-0.006112479474548516,0.5144908091513787,0.5088746635223219,0.0033295505346531864,0.24940582030750838,0.03254082923514901,5,0.8
+E11,small_last1,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8544,3911,2210,1050,0.5532266009852217,0.5542701872606753,0.0055117874132650894,-0.022689655172413836,-0.010970853858784824,0.5191976341740836,0.5156237652203279,0.0020139211906861094,0.24967686430538658,0.04567373709394779,5,0.8
+E12,small_last1,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8544,3911,2210,1050,0.5532266009852217,0.5505291051668229,0.00566243531275986,-0.022689655172413836,-0.010970853858784824,0.5191976341740836,0.5177944724385195,0.007416627824329166,0.24967686430538658,0.04567373709394779,5,0.8
+E13,small_last1,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,1101,529,2210,1050,0.5522175697865354,0.5489875113096072,0.006685682148706905,-0.023698686371100175,0.006259852216748851,0.5211588613893217,0.5228833759061894,0.0022670503067926525,0.28045330542249286,0.153236528220501,5,0.8
+E10,small_last1,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8544,3911,2210,1050,0.5500738916256158,0.5485960963542631,0.005473793845868987,-0.025842364532019713,-0.0141235632183907,0.5103885954848879,0.5046559811875497,0.008751941070101814,0.25088919876756616,0.049087065319843914,5,0.8
+E11,medium_last4,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8544,3911,2210,1050,0.5465903119868637,0.5449132978000879,0.002435326306544846,-0.029325944170771834,-0.01760714285714282,0.5146641215837389,0.5177960558321775,0.008449817654128122,0.2510701012707559,0.04967605163446092,5,0.8
+E02,big_all12,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1101,529,2210,1050,0.5459577175697865,0.5460247905593262,0.004443066028637852,-0.029958538587849026,0.0,0.5108151043546999,0.5081090240986327,0.006122874704017485,0.26145607898298123,0.08453089006375829,5,0.8
+E02,medium_last4,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1101,529,2210,1050,0.5459577175697865,0.548044505627265,0.002219482474475631,-0.029958538587849026,0.0,0.5108151043546999,0.5117374538049082,0.0066401959123259646,0.26145607898298123,0.08453089006375829,5,0.8
+E02,small_last1,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1101,529,2210,1050,0.5459577175697865,0.5452285044351403,0.003262976737489036,-0.029958538587849026,0.0,0.5108151043546999,0.5100182723894827,0.008236829513814272,0.26145607898298123,0.08453089006375829,5,0.8
+E13,medium_last4,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8544,3911,2210,1050,0.5441839080459769,0.5474303996721868,0.0029087502835386542,-0.03173234811165859,-0.02001354679802958,0.5118552335124151,0.5166001747670137,0.005706862593679878,0.2532033153631709,0.0527452728558264,5,0.8
+E12,medium_last4,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,9645,4440,2210,1050,0.5441067323481117,0.543669236987,0.00563132228720692,-0.03180952380952384,-0.018569786535303834,0.5144580884585683,0.5120386029806339,0.008997997745776008,0.25102114203079295,0.049632627531104805,5,0.8
+E12,medium_last4,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8544,3911,2210,1050,0.5433103448275862,0.5458864512490988,0.0037518272719853254,-0.03260591133004931,-0.020887110016420296,0.5076790788691037,0.5121740303561699,0.00898815656516497,0.2518988971169032,0.051007637340562885,5,0.8
+E13,medium_last4,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,9645,4440,2210,1050,0.5428316912972085,0.5410199965361787,0.0049976335923386335,-0.03308456486042699,-0.01984482758620698,0.5182470606730329,0.5156911963690923,0.004896092114730936,0.25257091599020065,0.05498477896479803,5,0.8
+E11,small_last1,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1101,529,2210,1050,0.5399950738916257,0.5390326344258489,0.0058793627455734606,-0.03592118226600982,-0.005962643678160795,0.5143577572575162,0.5126453079225906,0.010210167638185247,0.27551724350875795,0.14250690652753753,5,0.8
+E12,small_last1,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1101,529,2210,1050,0.5399950738916257,0.5387870712390541,0.004039248010438317,-0.03592118226600982,-0.005962643678160795,0.5143577572575162,0.5170779144013788,0.009342936701891924,0.27551724350875795,0.14250690652753753,5,0.8
+E10,medium_last4,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,9645,4440,2210,1050,0.5395853858784893,0.541431391987236,0.0030016555934114404,-0.03633087027914628,-0.023091133004926268,0.5015944252323179,0.504519354643672,0.0032203655677692355,0.2520117791103027,0.05103106877004892,5,0.8
+E09,small_last1,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,9645,4440,2210,1050,0.5387224958949097,0.5351218618858468,0.0049108060755791326,-0.037193760262725806,-0.023954022988505796,0.49420749836050615,0.4898834298095302,0.0048800513710415055,0.25213228610545757,0.04423496696608852,5,0.8
+E09,small_last1,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8544,3911,2210,1050,0.5377183908045977,0.5343361870168377,0.0032623674097962568,-0.03819786535303782,-0.026479064039408806,0.4916176444978815,0.4840254756401376,0.002216582780966864,0.25293518017842914,0.041138293727868674,5,0.8
+E11,medium_last4,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,9645,4440,2210,1050,0.537564039408867,0.5385331583295223,0.004061625256580799,-0.03835221674876854,-0.025112479474548532,0.509590336962455,0.5109731609586633,0.0064434194918085415,0.25226022317557467,0.05285981690084912,5,0.8
+E11,medium_last4,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1101,529,2210,1050,0.532607553366174,0.5333133184303527,0.0030764144671657214,-0.043308702791461484,-0.013350164203612458,0.4871403380506829,0.4849126523731272,0.006669868247357534,0.27775671458790796,0.12963440842196516,5,0.8
+E08,small_last1,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8544,3911,2210,1050,0.5323949096880132,0.5318356983989936,0.00375444495595954,-0.04352134646962236,-0.031802545155993345,0.49151339351880013,0.48976127282796966,0.003059640495828863,0.2539688456579387,0.04274846352813204,5,0.8
+E07,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,9645,4440,2210,1050,0.5321174055829229,0.531294089217045,0.0036249835634362044,-0.04379885057471267,-0.030559113300492657,0.49739107238722513,0.4962432675882118,0.005147893809294857,0.2523458772010097,0.04799630300717601,5,0.8
+E07,small_last1,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8544,3911,2210,1050,0.5319556650246305,0.5270363558201201,0.005009614146912784,-0.04396059113300499,-0.03224178981937598,0.49191828567976337,0.49064352245772047,0.008732213635187685,0.2536254916632683,0.050648229817318355,5,0.8
+E06,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,9645,4440,2210,1050,0.531316091954023,0.5366258170534307,0.004932891942823373,-0.04460016420361257,-0.03136042692939256,0.4959737633713467,0.4999288029259641,0.0029816314253202163,0.2529351756156587,0.045775515281427016,5,0.8
+E05,small_last1,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,9645,4440,2210,1050,0.5306847290640394,0.5349376000365387,0.007448528000865187,-0.045231527093596124,-0.031991789819376115,0.49014436841385517,0.4936800907334072,0.005629320787429507,0.25323659442720037,0.041603040542968005,5,0.8
+E08,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,9645,4440,2210,1050,0.5304942528735632,0.5281580028520488,0.008382747230992204,-0.04542200328407231,-0.0321822660098523,0.49532398227502433,0.4892787538452198,0.00880581164141002,0.2529335848040177,0.05853951881733008,5,0.8
+E10,medium_last4,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1101,529,2210,1050,0.5304819376026273,0.5308913096146244,0.007038007346004381,-0.045434318555008235,-0.015475779967159209,0.48930507009045554,0.489954767624905,0.005839793417810424,0.2773738145580718,0.13754164752883322,5,0.8
+E10,medium_last4,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8544,3911,2210,1050,0.5284187192118226,0.525636471433246,0.0020340181780841684,-0.047497536945812935,-0.03577873563218392,0.49378475810468114,0.49222072512755266,0.005688029809000437,0.2539733164795478,0.052691490634439384,5,0.8
+E12,medium_last4,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1101,529,2210,1050,0.5276067323481116,0.5273673499607122,0.0020205230387652403,-0.04830952380952391,-0.018350985221674887,0.4863468469504536,0.48885211358718594,0.002663970791837744,0.27981537416731556,0.13495539485315078,5,0.8
+E06,small_last1,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8544,3911,2210,1050,0.5267733990147784,0.524025876905302,0.006778565254228705,-0.049142857142857155,-0.03742405582922814,0.49031594614167073,0.4911301362273231,0.005233520309573637,0.2544224532181454,0.05530998931173103,5,0.8
+E08,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,9645,4440,2210,1050,0.5267643678160919,0.5254685138303291,0.0068349290782413665,-0.049151888341543604,-0.035912151067323594,0.48850952846869244,0.48358924320224494,0.008862401529368319,0.2543451533686627,0.05371764333051129,5,0.8
+E09,medium_last4,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1101,529,2210,1050,0.526663382594417,0.5295282556964652,0.004639741445619569,-0.0492528735632185,-0.019294334975369476,0.4882169023085585,0.49230518496351305,0.0029899560439607463,0.2790014487861396,0.14443861152514859,5,0.8
+E05,small_last1,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8544,3911,2210,1050,0.5265098522167487,0.5282334499580414,0.004299880573501445,-0.0494064039408868,-0.03768760262725779,0.4878037197953351,0.48962797013059245,0.004551783856278834,0.2540215471375158,0.04086585376232156,5,0.8
+E09,medium_last4,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,9645,4440,2210,1050,0.5262569786535304,0.5247896842708439,0.004266466950639339,-0.04965927750410515,-0.03641954022988514,0.48607615667981463,0.48579217906755795,0.004977891162131996,0.25455450220012926,0.06178655695297998,5,0.8
+E05,medium_last4,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8544,3911,2210,1050,0.5261945812807882,0.5224344213445561,0.004156294625525789,-0.04972167487684731,-0.0380028735632183,0.4968485048120638,0.4940825750333442,0.0074268082292752525,0.25338606157821447,0.04442827434486223,5,0.8
+E13,medium_last4,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,1101,529,2210,1050,0.5251929392446634,0.5267986661892436,0.008318235463544323,-0.05072331691297216,-0.020764778325123134,0.4887529248357414,0.4867576587197906,0.01083386267113775,0.28788298101651094,0.1727707295704492,5,0.8
+E09,big_all12,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8544,3911,2210,1050,0.5248686371100164,0.5263971751821462,0.004038389414271943,-0.05104761904761912,-0.03932881773399011,0.4976432037048924,0.49838727727527676,0.007217397594520543,0.25375276059781376,0.055357113421433,5,0.8
+E05,big_all12,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,9645,4440,2210,1050,0.5247528735632183,0.521367672986492,0.006992916814580704,-0.05116338259441722,-0.03792364532019721,0.49805512540394037,0.4960486494568537,0.007359776287780835,0.2537586472644882,0.046107323116371945,5,0.8
+E12,big_all12,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,9645,4440,2210,1050,0.5246978653530379,0.5253789555995667,0.003817840405811868,-0.05121839080459767,-0.03797865353037766,0.5008965862113013,0.5011554158094038,0.00901141121000323,0.2527394879132894,0.04535721698136617,5,0.8
+E13,big_all12,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,9645,4440,2210,1050,0.5244901477832513,0.5193901138680558,0.006015126902938412,-0.051426108374384216,-0.03818637110016421,0.49641338266351115,0.49395975610739395,0.008947728743414802,0.25435580559621146,0.06712968814806215,5,0.8
+E05,big_all12,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8544,3911,2210,1050,0.524136288998358,0.5230346713904094,0.0036855903800924266,-0.05177996715927757,-0.04006116584564856,0.4937411278615036,0.4940864146434576,0.010548406781450815,0.2540925721739257,0.048674919210743864,5,0.8
+E07,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,9645,4440,2210,1050,0.5234302134646962,0.5166952791675871,0.002944908654054613,-0.05248604269293933,-0.03924630541871932,0.48865178266009535,0.48686884251935403,0.003408684330817191,0.2543825918895798,0.055828817522418854,5,0.8
+E10,big_all12,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,9645,4440,2210,1050,0.5233571428571429,0.5264717595162006,0.005277097026964199,-0.05255911330049268,-0.03931937602627267,0.5011838771229145,0.5033072318196796,0.008026373883676673,0.2534690030231987,0.04602839931798095,5,0.8
+E06,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,9645,4440,2210,1050,0.5223645320197045,0.5264688891020086,0.004806379900886416,-0.05355172413793108,-0.04031198686371107,0.49289893891448733,0.48769592954482094,0.005301959659743169,0.25386761476535036,0.05377492406592068,5,0.8
+E13,big_all12,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8544,3911,2210,1050,0.5209909688013137,0.5203733795469836,0.0037196276457098333,-0.05492528735632185,-0.04320648604269284,0.4880554085155616,0.4899002202121009,0.005725602753851069,0.25617861679439385,0.07147662424306597,5,0.8
+E09,big_all12,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,9645,4440,2210,1050,0.520892446633826,0.5212195752666966,0.005221891387024233,-0.055023809523809586,-0.04178407224958958,0.4981733337850448,0.49926144589238497,0.006162388789768975,0.25404940696926404,0.05091494417165315,5,0.8
+E11,big_all12,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8544,3911,2210,1050,0.5207857142857143,0.5250905818581462,0.003239811365117243,-0.055130541871921235,-0.04341174055829222,0.4951931622378544,0.49823718325244093,0.006757168489145655,0.25415908874026427,0.04882749159014884,5,0.8
+E09,medium_last4,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8544,3911,2210,1050,0.5205656814449917,0.5162356467878573,0.0046558964605653425,-0.05535057471264382,-0.043631773399014806,0.4859690700250013,0.4863156214274804,0.004607395386807791,0.2553118064699352,0.05466848043009699,5,0.8
+E08,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1101,529,2210,1050,0.5200262725779967,0.5201767719555171,0.005678121869233093,-0.05588998357963881,-0.025931444991789787,0.4877594916036805,0.48616654137301785,0.007443523853572495,0.28044348060576435,0.14068010288054944,5,0.8
+E08,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8544,3911,2210,1050,0.5193981937602627,0.5188827033895025,0.004743085956665528,-0.05651806239737278,-0.04479926108374377,0.48947866261636785,0.4924262963145015,0.006244577363846282,0.2554546805270848,0.06252125251608465,5,0.8
+E08,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,9645,4440,2210,1050,0.5187881773399015,0.5170991925550188,0.004479288988886195,-0.057128078817734074,-0.043888341543514064,0.4957004358295756,0.4947858431537001,0.00647426112702216,0.25433602118645604,0.059382326085519105,5,0.8
+E06,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8544,3911,2210,1050,0.5187643678160919,0.5183577744298994,0.0038484174907155483,-0.05715188834154361,-0.0454330870279146,0.49244168905739727,0.4887483541761325,0.006712255447395485,0.2548472372862219,0.053410955611621444,5,0.8
+E05,medium_last4,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,9645,4440,2210,1050,0.5184967159277504,0.5173346428830231,0.00562615172330147,-0.05741954022988516,-0.04417980295566515,0.4911590989221203,0.4913132414448641,0.006947798908998523,0.2542847571063834,0.058909079429933335,5,0.8
+E07,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1101,529,2210,1050,0.5184720853858785,0.5193624163116393,0.009094371151348488,-0.05744417077175701,-0.027485632183907982,0.4907588067161811,0.495292002950596,0.010245764727123349,0.2823256812530611,0.14876207543768002,5,0.8
+E12,big_all12,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8544,3911,2210,1050,0.5179614121510673,0.5193865253765524,0.005994334489251428,-0.05795484400656825,-0.04623604269293924,0.49306600590427585,0.4977719829603829,0.009283683369948642,0.25425269789701366,0.05127686010812649,5,0.8
+E09,small_last1,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1101,529,2210,1050,0.5176995073891626,0.5216950728236572,0.005178374267729044,-0.05821674876847294,-0.02825821018062391,0.4780180859265398,0.47982903258350057,0.004658254522530516,0.2781308521763546,0.1317550505726886,5,0.8
+E11,big_all12,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,9645,4440,2210,1050,0.5175205254515599,0.5147403609695533,0.0022103132309334093,-0.05839573070607562,-0.04515599343185561,0.495841398159799,0.49746240670354747,0.0055077512741284855,0.253576423593534,0.05799167491605205,5,0.8
+E10,small_last1,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1101,529,2210,1050,0.5174113300492611,0.5277237940280334,0.0038761475158915577,-0.05850492610837443,-0.028546387520525407,0.47728527660429454,0.48229799324282785,0.004163337743181845,0.2799510156583744,0.1483939076447253,5,0.8
+E07,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8544,3911,2210,1050,0.5167717569786535,0.5205843157630009,0.0034511455351555554,-0.05914449917898201,-0.047425697865353,0.48363150146650746,0.4884105016263721,0.004438231112376584,0.25558412771598615,0.056485721457638034,5,0.8
+E10,big_all12,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8544,3911,2210,1050,0.5161535303776683,0.5147923693202789,0.006208819266074439,-0.05976272577996722,-0.048043924466338206,0.49497261120246133,0.49221738401314435,0.006301637686421471,0.25450862266352303,0.05831970212937911,5,0.8
+E10,big_all12,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1101,529,2210,1050,0.5161075533661741,0.5122197596323045,0.0019892752220992713,-0.05980870279146144,-0.029850164203612417,0.4941007322418916,0.48830336409731184,0.005448363874856004,0.28150226614443796,0.1597616717650709,5,0.8
+E08,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1101,529,2210,1050,0.5160853858784893,0.517231652171159,0.004569658987460973,-0.05983087027914624,-0.029872331691297216,0.4838896093953427,0.482886553799703,0.0038150111257984516,0.27882754363430023,0.14737400269395348,5,0.8
+E12,big_all12,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1101,529,2210,1050,0.5155755336617406,0.5154959170997183,0.006119858264235147,-0.06034072249589495,-0.030382183908045923,0.48389582623683214,0.48283921501001814,0.007117705644477294,0.2832619680524528,0.1548519638960185,5,0.8
+E11,big_all12,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1101,529,2210,1050,0.5149236453201971,0.5130633491627232,0.0043323306774367765,-0.060992610837438455,-0.03103407224958943,0.48585873023731285,0.4816038860486473,0.008957923726956855,0.2833781751973852,0.15212983947834363,5,0.8
+E06,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1101,529,2210,1050,0.5137446633825944,0.515409595510034,0.006162139307598737,-0.06217159277504114,-0.032213054187192114,0.4839359521219495,0.4848424761752911,0.006320842582693675,0.2799753830780418,0.14657247039907703,5,0.8
+E07,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1101,529,2210,1050,0.5136683087027915,0.5146184420183997,0.005462509463230952,-0.06224794745484408,-0.03228940886699505,0.4807520684421552,0.4799480789753618,0.0043242662286004175,0.2800247002632383,0.15091485988653414,5,0.8
+E08,big_all12,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8544,3911,2210,1050,0.5136527093596059,0.5099983554614196,0.001601696175414907,-0.06226354679802959,-0.05054474548440058,0.4927046573644641,0.4903815246144808,0.00646352646416938,0.25554872082906244,0.06584291798272979,5,0.8
+E05,medium_last4,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1101,529,2210,1050,0.5128423645320197,0.5114455193782066,0.003748883970839394,-0.06307389162561583,-0.033115353037766804,0.4848551453484925,0.4827172499096579,0.005129987359901008,0.27763394084542936,0.13319334035488764,5,0.8
+E06,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,9645,4440,2210,1050,0.5125952380952381,0.5103394668705644,0.0036950395833393644,-0.06332101806239743,-0.05008128078817742,0.48488282833999313,0.48257513841779665,0.009348882200005319,0.2555795590693967,0.05742198972561713,5,0.8
+E04,small_last1,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,3911,2210,1050,0.5123226600985222,0.5104148058181497,0.007731567871109426,-0.0635935960591133,-0.05187479474548429,0.4820861534222218,0.47923844258328147,0.009685429371072739,0.255966557727345,0.050474365365017995,5,0.8
+E03,small_last1,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,3911,2210,1050,0.5123226600985222,0.5120785354658955,0.003820494930487264,-0.0635935960591133,-0.05187479474548429,0.4820861534222218,0.48490394860977615,0.007819959176845156,0.255966557727345,0.050474365365017995,5,0.8
+E09,big_all12,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1101,529,2210,1050,0.5123004926108374,0.5113498079781904,0.002946596146107669,-0.0636157635467981,-0.03365722495894907,0.48305018582448855,0.48163500210936966,0.006756260675862305,0.2835518960986875,0.1496240171113171,5,0.8
+E03,big_all12,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,529,2210,1050,0.5120402298850575,0.5103159560049804,0.007729458273937842,-0.06387602627257805,-0.03391748768472902,0.4820696038413449,0.478836954743101,0.008323205815374142,0.27608082790431776,0.12362357903593178,5,0.8
+E04,big_all12,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,529,2210,1050,0.5120402298850575,0.5143881665066002,0.0026712641260184006,-0.06387602627257805,-0.03391748768472902,0.4820696038413449,0.48874044025119023,0.0018966510763219308,0.27608082790431776,0.12362357903593178,5,0.8
+E06,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1101,529,2210,1050,0.511884236453202,0.5079768906154449,0.005752558882590412,-0.06403201970443351,-0.03407348111658448,0.4865348330832689,0.48663020909457455,0.010918362716914794,0.2837778898108202,0.15351260184882537,5,0.8
+E07,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1101,529,2210,1050,0.5117413793103449,0.5086231054098255,0.0060873386405647534,-0.06417487684729062,-0.03421633825944159,0.4855779708800364,0.4804303731115727,0.00448440679923446,0.28323716963273016,0.15414272227719822,5,0.8
+E07,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,9645,4440,2210,1050,0.511623973727422,0.5053207860618079,0.008591419038408023,-0.06429228243021357,-0.051052545155993556,0.4854023639486342,0.48056375369609416,0.010338400826155735,0.25557865322480583,0.06182559542290222,5,0.8
+E07,big_all12,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8544,3911,2210,1050,0.5115656814449918,0.5087544862261524,0.006290799181810123,-0.06435057471264372,-0.0526317733990147,0.4903221483290833,0.48894129381102147,0.006006072763656261,0.25532005434192984,0.06288237942534923,5,0.8
+E06,big_all12,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8544,3911,2210,1050,0.5111297208538588,0.5150316053194283,0.006643723007685281,-0.06478653530377676,-0.05306773399014775,0.48615747904318535,0.48564837720579074,0.0055521448875482035,0.25549855984017356,0.05594446076086092,5,0.8
+E05,big_all12,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1101,529,2210,1050,0.510270935960591,0.5112937024296574,0.003577550272437547,-0.0656453201970445,-0.03568678160919547,0.47980479364651635,0.4815283040022759,0.004713321190875721,0.2822506311240692,0.15852814868097656,5,0.8
+E03,medium_last4,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4440,2210,1050,0.5096896551724138,0.5073374006778011,0.00498523069679682,-0.0662266009852217,-0.0529868637110017,0.4769023253292115,0.4751967918252662,0.00418036050477068,0.25385143432055973,0.037511102958492415,5,0.8
+E04,medium_last4,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4440,2210,1050,0.5096896551724138,0.5104943456851742,0.008498106276185349,-0.0662266009852217,-0.0529868637110017,0.4769023253292115,0.4743470492100556,0.005414321175003543,0.25385143432055973,0.037511102958492415,5,0.8
+E04,medium_last4,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,529,2210,1050,0.5078858784893268,0.5072732197053906,0.007172376580281833,-0.06803037766830877,-0.038071839080459746,0.48144757374982994,0.4787614741751206,0.006217534768371026,0.2733959514820471,0.1263453324220374,5,0.8
+E03,medium_last4,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,529,2210,1050,0.5078858784893268,0.5060486763523386,0.00557378436337829,-0.06803037766830877,-0.038071839080459746,0.48144757374982994,0.48203976791198067,0.006564961174448759,0.2733959514820471,0.1263453324220374,5,0.8
+E04,small_last1,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4440,2210,1050,0.5073538587848934,0.5116079694067741,0.007012795698041552,-0.06856239737274217,-0.05532266009852216,0.47948989086972554,0.475475206084062,0.005494419192178911,0.25555874876417906,0.0592070861535942,5,0.8
+E03,small_last1,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4440,2210,1050,0.5073538587848934,0.5052117794510862,0.008040583785252601,-0.06856239737274217,-0.05532266009852216,0.47948989086972554,0.4777103747164081,0.011072853461673242,0.25555874876417906,0.0592070861535942,5,0.8
+E03,medium_last4,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,3911,2210,1050,0.5038111658456486,0.509832123091224,0.005987237044136445,-0.07210509031198697,-0.06038628899835796,0.4751599597728334,0.47929232030355945,0.011235339367536158,0.25466774616374954,0.042919453105717854,5,0.8
+E04,medium_last4,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,3911,2210,1050,0.5038111658456486,0.5026686942447938,0.0018873556452142972,-0.07210509031198697,-0.06038628899835796,0.4751599597728334,0.47665508258815636,0.0037972421168379756,0.25466774616374954,0.042919453105717854,5,0.8
+E13,big_all12,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,1101,529,2210,1050,0.5035344827586207,0.5016125499093226,0.004122495464897256,-0.07238177339901486,-0.04242323481116583,0.4809604181720498,0.4804721947702918,0.006284803586837427,0.29782803660841595,0.18483247170710093,5,0.8
+E08,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1101,529,2210,1050,0.5028866995073892,0.5013064211838092,0.006892823744458114,-0.07302955665024635,-0.043071018062397326,0.47765869624460555,0.4757024519065188,0.007396627778425415,0.28633674421959604,0.15427077926707192,5,0.8
+E06,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1101,529,2210,1050,0.5023464696223316,0.5000208031159236,0.004814629261237009,-0.07356978653530388,-0.043611247947454856,0.4814610277116716,0.4785080107070853,0.00718833431886004,0.28601202221341465,0.16118236285387236,5,0.8
+E05,small_last1,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1101,529,2210,1050,0.4964449917898193,0.4984909645869607,0.004255172608406533,-0.07947126436781621,-0.04951272577996718,0.46774640114915705,0.46918890632782945,0.0011258233714751967,0.2860067602559685,0.1539778001456552,5,0.8
+E04,small_last1,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,529,2210,1050,0.4956215106732348,0.498901851661695,0.006608523793823045,-0.08029474548440074,-0.050336206896551716,0.4722701991789052,0.474870760792967,0.008644293910573113,0.2861470517492958,0.16046725298209388,5,0.8
+E03,small_last1,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,529,2210,1050,0.4956215106732348,0.49052246143804457,0.005203506101307607,-0.08029474548440074,-0.050336206896551716,0.4722701991789052,0.4724164320180921,0.007874369601886609,0.2861470517492958,0.16046725298209388,5,0.8
+E03,big_all12,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,3911,2210,1050,0.49347126436781613,0.49067196184553075,0.011666387209056486,-0.0824449917898194,-0.07072619047619039,0.4722973469717515,0.47478633967927425,0.009076965004215488,0.2546506541949237,0.055010246550179116,5,0.8
+E04,big_all12,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,3911,2210,1050,0.49347126436781613,0.49365099286097214,0.006013616317449951,-0.0824449917898194,-0.07072619047619039,0.4722973469717515,0.47582181060442863,0.006388912436040207,0.2546506541949237,0.055010246550179116,5,0.8
+E04,big_all12,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4440,2210,1050,0.4855065681444992,0.48821678207305624,0.008102383732528829,-0.09040968801313631,-0.0771699507389163,0.46607249678190654,0.4695158813970942,0.006647612224553522,0.255473502957326,0.07271628535403155,5,0.8
+E03,big_all12,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4440,2210,1050,0.4855065681444992,0.4880746888935336,0.0052606892122177675,-0.09040968801313631,-0.0771699507389163,0.46607249678190654,0.4659455275924184,0.004588561387046692,0.255473502957326,0.07271628535403155,5,0.8
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/detailed_results_for_next_iteration.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/detailed_results_for_next_iteration.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8386b8445a2f5ed2a037deccc97b5f3dab0143e7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/detailed_results_for_next_iteration.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+| method_name | layer_variant | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | brier | ece | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E01 | small_last1 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.577966 | 0.001450 | 0.003376 | 0.015095 | 0.541274 | 0.538537 | 0.009397 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.583321 | 0.002681 | 0.003376 | 0.033335 | 0.541274 | 0.541031 | 0.002735 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.574561 | 0.005678 | 0.003376 | 0.016616 | 0.541274 | 0.536160 | 0.006419 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.574922 | 0.006231 | 0.003376 | 0.015095 | 0.541274 | 0.538228 | 0.005199 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.583046 | 0.003910 | 0.003376 | 0.033335 | 0.541274 | 0.543813 | 0.005124 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.577710 | 0.003946 | 0.003376 | 0.016616 | 0.541274 | 0.542262 | 0.005022 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.577399 | 0.006982 | 0.003376 | 0.033335 | 0.541274 | 0.539599 | 0.007097 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.575948 | 0.007462 | 0.003376 | 0.016616 | 0.541274 | 0.538051 | 0.009787 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.579292 | 0.579157 | 0.005721 | 0.003376 | 0.015095 | 0.541274 | 0.539536 | 0.008313 | 0.324999 | 0.283901 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.574432 | 0.003650 | 0.000000 | 0.011719 | 0.547451 | 0.546445 | 0.007440 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.574918 | 0.006585 | 0.000000 | 0.011719 | 0.547451 | 0.543863 | 0.007547 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.574388 | 0.007773 | 0.000000 | 0.029959 | 0.547451 | 0.542223 | 0.009043 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.576890 | 0.003093 | 0.000000 | 0.029959 | 0.547451 | 0.548889 | 0.004070 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.576055 | 0.006178 | 0.000000 | 0.013240 | 0.547451 | 0.550065 | 0.007192 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.577732 | 0.004903 | 0.000000 | 0.013240 | 0.547451 | 0.550574 | 0.007208 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.576702 | 0.005469 | 0.000000 | 0.011719 | 0.547451 | 0.550898 | 0.005022 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.576721 | 0.003125 | 0.000000 | 0.013240 | 0.547451 | 0.551834 | 0.006891 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.575916 | 0.578960 | 0.008791 | 0.000000 | 0.029959 | 0.547451 | 0.547310 | 0.009637 | 0.246733 | 0.038850 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.564669 | 0.567987 | 0.006150 | -0.011247 | 0.001993 | 0.524084 | 0.523822 | 0.003240 | 0.248663 | 0.039296 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.564197 | 0.565583 | 0.005413 | -0.011719 | 0.000000 | 0.530593 | 0.532032 | 0.002178 | 0.248025 | 0.043856 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.564197 | 0.563342 | 0.003120 | -0.011719 | 0.000000 | 0.530593 | 0.533079 | 0.006289 | 0.248025 | 0.043856 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.564197 | 0.564841 | 0.004751 | -0.011719 | 0.000000 | 0.530593 | 0.529642 | 0.003560 | 0.248025 | 0.043856 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.562677 | 0.565163 | 0.005384 | -0.013240 | 0.000000 | 0.532274 | 0.532436 | 0.008162 | 0.247572 | 0.048243 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.562677 | 0.561105 | 0.004851 | -0.013240 | 0.000000 | 0.532274 | 0.531135 | 0.002972 | 0.247572 | 0.048243 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.562677 | 0.567151 | 0.003992 | -0.013240 | 0.000000 | 0.532274 | 0.533884 | 0.004647 | 0.247572 | 0.048243 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.560100 | 0.560408 | 0.005505 | -0.015816 | -0.004097 | 0.525645 | 0.525017 | 0.008087 | 0.249574 | 0.053070 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.558993 | 0.559220 | 0.005415 | -0.016924 | -0.003684 | 0.521304 | 0.520062 | 0.008309 | 0.248772 | 0.043762 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.558993 | 0.561516 | 0.005976 | -0.016924 | -0.003684 | 0.521304 | 0.522140 | 0.003540 | 0.248772 | 0.043762 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.556564 | 0.554768 | 0.002163 | -0.019352 | -0.006112 | 0.514491 | 0.508875 | 0.003330 | 0.249406 | 0.032541 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.553227 | 0.554270 | 0.005512 | -0.022690 | -0.010971 | 0.519198 | 0.515624 | 0.002014 | 0.249677 | 0.045674 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.553227 | 0.550529 | 0.005662 | -0.022690 | -0.010971 | 0.519198 | 0.517794 | 0.007417 | 0.249677 | 0.045674 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.552218 | 0.548988 | 0.006686 | -0.023699 | 0.006260 | 0.521159 | 0.522883 | 0.002267 | 0.280453 | 0.153237 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.550074 | 0.548596 | 0.005474 | -0.025842 | -0.014124 | 0.510389 | 0.504656 | 0.008752 | 0.250889 | 0.049087 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.546590 | 0.544913 | 0.002435 | -0.029326 | -0.017607 | 0.514664 | 0.517796 | 0.008450 | 0.251070 | 0.049676 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.545958 | 0.546025 | 0.004443 | -0.029959 | 0.000000 | 0.510815 | 0.508109 | 0.006123 | 0.261456 | 0.084531 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.545958 | 0.548045 | 0.002219 | -0.029959 | 0.000000 | 0.510815 | 0.511737 | 0.006640 | 0.261456 | 0.084531 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.545958 | 0.545229 | 0.003263 | -0.029959 | 0.000000 | 0.510815 | 0.510018 | 0.008237 | 0.261456 | 0.084531 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.544184 | 0.547430 | 0.002909 | -0.031732 | -0.020014 | 0.511855 | 0.516600 | 0.005707 | 0.253203 | 0.052745 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.544107 | 0.543669 | 0.005631 | -0.031810 | -0.018570 | 0.514458 | 0.512039 | 0.008998 | 0.251021 | 0.049633 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.543310 | 0.545886 | 0.003752 | -0.032606 | -0.020887 | 0.507679 | 0.512174 | 0.008988 | 0.251899 | 0.051008 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.542832 | 0.541020 | 0.004998 | -0.033085 | -0.019845 | 0.518247 | 0.515691 | 0.004896 | 0.252571 | 0.054985 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.539995 | 0.539033 | 0.005879 | -0.035921 | -0.005963 | 0.514358 | 0.512645 | 0.010210 | 0.275517 | 0.142507 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.539995 | 0.538787 | 0.004039 | -0.035921 | -0.005963 | 0.514358 | 0.517078 | 0.009343 | 0.275517 | 0.142507 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.539585 | 0.541431 | 0.003002 | -0.036331 | -0.023091 | 0.501594 | 0.504519 | 0.003220 | 0.252012 | 0.051031 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.538722 | 0.535122 | 0.004911 | -0.037194 | -0.023954 | 0.494207 | 0.489883 | 0.004880 | 0.252132 | 0.044235 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.537718 | 0.534336 | 0.003262 | -0.038198 | -0.026479 | 0.491618 | 0.484025 | 0.002217 | 0.252935 | 0.041138 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.537564 | 0.538533 | 0.004062 | -0.038352 | -0.025112 | 0.509590 | 0.510973 | 0.006443 | 0.252260 | 0.052860 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.532608 | 0.533313 | 0.003076 | -0.043309 | -0.013350 | 0.487140 | 0.484913 | 0.006670 | 0.277757 | 0.129634 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.532395 | 0.531836 | 0.003754 | -0.043521 | -0.031803 | 0.491513 | 0.489761 | 0.003060 | 0.253969 | 0.042748 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.532117 | 0.531294 | 0.003625 | -0.043799 | -0.030559 | 0.497391 | 0.496243 | 0.005148 | 0.252346 | 0.047996 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.531956 | 0.527036 | 0.005010 | -0.043961 | -0.032242 | 0.491918 | 0.490644 | 0.008732 | 0.253625 | 0.050648 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.531316 | 0.536626 | 0.004933 | -0.044600 | -0.031360 | 0.495974 | 0.499929 | 0.002982 | 0.252935 | 0.045776 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.530685 | 0.534938 | 0.007449 | -0.045232 | -0.031992 | 0.490144 | 0.493680 | 0.005629 | 0.253237 | 0.041603 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.530494 | 0.528158 | 0.008383 | -0.045422 | -0.032182 | 0.495324 | 0.489279 | 0.008806 | 0.252934 | 0.058540 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.530482 | 0.530891 | 0.007038 | -0.045434 | -0.015476 | 0.489305 | 0.489955 | 0.005840 | 0.277374 | 0.137542 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.528419 | 0.525636 | 0.002034 | -0.047498 | -0.035779 | 0.493785 | 0.492221 | 0.005688 | 0.253973 | 0.052691 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.527607 | 0.527367 | 0.002021 | -0.048310 | -0.018351 | 0.486347 | 0.488852 | 0.002664 | 0.279815 | 0.134955 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.526773 | 0.524026 | 0.006779 | -0.049143 | -0.037424 | 0.490316 | 0.491130 | 0.005234 | 0.254422 | 0.055310 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.526764 | 0.525469 | 0.006835 | -0.049152 | -0.035912 | 0.488510 | 0.483589 | 0.008862 | 0.254345 | 0.053718 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.526663 | 0.529528 | 0.004640 | -0.049253 | -0.019294 | 0.488217 | 0.492305 | 0.002990 | 0.279001 | 0.144439 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.526510 | 0.528233 | 0.004300 | -0.049406 | -0.037688 | 0.487804 | 0.489628 | 0.004552 | 0.254022 | 0.040866 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.526257 | 0.524790 | 0.004266 | -0.049659 | -0.036420 | 0.486076 | 0.485792 | 0.004978 | 0.254555 | 0.061787 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.526195 | 0.522434 | 0.004156 | -0.049722 | -0.038003 | 0.496849 | 0.494083 | 0.007427 | 0.253386 | 0.044428 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.525193 | 0.526799 | 0.008318 | -0.050723 | -0.020765 | 0.488753 | 0.486758 | 0.010834 | 0.287883 | 0.172771 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.524869 | 0.526397 | 0.004038 | -0.051048 | -0.039329 | 0.497643 | 0.498387 | 0.007217 | 0.253753 | 0.055357 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.524753 | 0.521368 | 0.006993 | -0.051163 | -0.037924 | 0.498055 | 0.496049 | 0.007360 | 0.253759 | 0.046107 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.524698 | 0.525379 | 0.003818 | -0.051218 | -0.037979 | 0.500897 | 0.501155 | 0.009011 | 0.252739 | 0.045357 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.524490 | 0.519390 | 0.006015 | -0.051426 | -0.038186 | 0.496413 | 0.493960 | 0.008948 | 0.254356 | 0.067130 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.524136 | 0.523035 | 0.003686 | -0.051780 | -0.040061 | 0.493741 | 0.494086 | 0.010548 | 0.254093 | 0.048675 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.523430 | 0.516695 | 0.002945 | -0.052486 | -0.039246 | 0.488652 | 0.486869 | 0.003409 | 0.254383 | 0.055829 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.523357 | 0.526472 | 0.005277 | -0.052559 | -0.039319 | 0.501184 | 0.503307 | 0.008026 | 0.253469 | 0.046028 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.522365 | 0.526469 | 0.004806 | -0.053552 | -0.040312 | 0.492899 | 0.487696 | 0.005302 | 0.253868 | 0.053775 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.520991 | 0.520373 | 0.003720 | -0.054925 | -0.043206 | 0.488055 | 0.489900 | 0.005726 | 0.256179 | 0.071477 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.520892 | 0.521220 | 0.005222 | -0.055024 | -0.041784 | 0.498173 | 0.499261 | 0.006162 | 0.254049 | 0.050915 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.520786 | 0.525091 | 0.003240 | -0.055131 | -0.043412 | 0.495193 | 0.498237 | 0.006757 | 0.254159 | 0.048827 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.520566 | 0.516236 | 0.004656 | -0.055351 | -0.043632 | 0.485969 | 0.486316 | 0.004607 | 0.255312 | 0.054668 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.520026 | 0.520177 | 0.005678 | -0.055890 | -0.025931 | 0.487759 | 0.486167 | 0.007444 | 0.280443 | 0.140680 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.519398 | 0.518883 | 0.004743 | -0.056518 | -0.044799 | 0.489479 | 0.492426 | 0.006245 | 0.255455 | 0.062521 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.518788 | 0.517099 | 0.004479 | -0.057128 | -0.043888 | 0.495700 | 0.494786 | 0.006474 | 0.254336 | 0.059382 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.518764 | 0.518358 | 0.003848 | -0.057152 | -0.045433 | 0.492442 | 0.488748 | 0.006712 | 0.254847 | 0.053411 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.518497 | 0.517335 | 0.005626 | -0.057420 | -0.044180 | 0.491159 | 0.491313 | 0.006948 | 0.254285 | 0.058909 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.518472 | 0.519362 | 0.009094 | -0.057444 | -0.027486 | 0.490759 | 0.495292 | 0.010246 | 0.282326 | 0.148762 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.517961 | 0.519387 | 0.005994 | -0.057955 | -0.046236 | 0.493066 | 0.497772 | 0.009284 | 0.254253 | 0.051277 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.517700 | 0.521695 | 0.005178 | -0.058217 | -0.028258 | 0.478018 | 0.479829 | 0.004658 | 0.278131 | 0.131755 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.517521 | 0.514740 | 0.002210 | -0.058396 | -0.045156 | 0.495841 | 0.497462 | 0.005508 | 0.253576 | 0.057992 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.517411 | 0.527724 | 0.003876 | -0.058505 | -0.028546 | 0.477285 | 0.482298 | 0.004163 | 0.279951 | 0.148394 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.516772 | 0.520584 | 0.003451 | -0.059144 | -0.047426 | 0.483632 | 0.488411 | 0.004438 | 0.255584 | 0.056486 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.516154 | 0.514792 | 0.006209 | -0.059763 | -0.048044 | 0.494973 | 0.492217 | 0.006302 | 0.254509 | 0.058320 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.516108 | 0.512220 | 0.001989 | -0.059809 | -0.029850 | 0.494101 | 0.488303 | 0.005448 | 0.281502 | 0.159762 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.516085 | 0.517232 | 0.004570 | -0.059831 | -0.029872 | 0.483890 | 0.482887 | 0.003815 | 0.278828 | 0.147374 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.515576 | 0.515496 | 0.006120 | -0.060341 | -0.030382 | 0.483896 | 0.482839 | 0.007118 | 0.283262 | 0.154852 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.514924 | 0.513063 | 0.004332 | -0.060993 | -0.031034 | 0.485859 | 0.481604 | 0.008958 | 0.283378 | 0.152130 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.513745 | 0.515410 | 0.006162 | -0.062172 | -0.032213 | 0.483936 | 0.484842 | 0.006321 | 0.279975 | 0.146572 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.513668 | 0.514618 | 0.005463 | -0.062248 | -0.032289 | 0.480752 | 0.479948 | 0.004324 | 0.280025 | 0.150915 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.513653 | 0.509998 | 0.001602 | -0.062264 | -0.050545 | 0.492705 | 0.490382 | 0.006464 | 0.255549 | 0.065843 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.512842 | 0.511446 | 0.003749 | -0.063074 | -0.033115 | 0.484855 | 0.482717 | 0.005130 | 0.277634 | 0.133193 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.512595 | 0.510339 | 0.003695 | -0.063321 | -0.050081 | 0.484883 | 0.482575 | 0.009349 | 0.255580 | 0.057422 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.512323 | 0.510415 | 0.007732 | -0.063594 | -0.051875 | 0.482086 | 0.479238 | 0.009685 | 0.255967 | 0.050474 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.512323 | 0.512079 | 0.003820 | -0.063594 | -0.051875 | 0.482086 | 0.484904 | 0.007820 | 0.255967 | 0.050474 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.512300 | 0.511350 | 0.002947 | -0.063616 | -0.033657 | 0.483050 | 0.481635 | 0.006756 | 0.283552 | 0.149624 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.512040 | 0.510316 | 0.007729 | -0.063876 | -0.033917 | 0.482070 | 0.478837 | 0.008323 | 0.276081 | 0.123624 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.512040 | 0.514388 | 0.002671 | -0.063876 | -0.033917 | 0.482070 | 0.488740 | 0.001897 | 0.276081 | 0.123624 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.511884 | 0.507977 | 0.005753 | -0.064032 | -0.034073 | 0.486535 | 0.486630 | 0.010918 | 0.283778 | 0.153513 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.511741 | 0.508623 | 0.006087 | -0.064175 | -0.034216 | 0.485578 | 0.480430 | 0.004484 | 0.283237 | 0.154143 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.511624 | 0.505321 | 0.008591 | -0.064292 | -0.051053 | 0.485402 | 0.480564 | 0.010338 | 0.255579 | 0.061826 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.511566 | 0.508754 | 0.006291 | -0.064351 | -0.052632 | 0.490322 | 0.488941 | 0.006006 | 0.255320 | 0.062882 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.511130 | 0.515032 | 0.006644 | -0.064787 | -0.053068 | 0.486157 | 0.485648 | 0.005552 | 0.255499 | 0.055944 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.510271 | 0.511294 | 0.003578 | -0.065645 | -0.035687 | 0.479805 | 0.481528 | 0.004713 | 0.282251 | 0.158528 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.509690 | 0.507337 | 0.004985 | -0.066227 | -0.052987 | 0.476902 | 0.475197 | 0.004180 | 0.253851 | 0.037511 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.509690 | 0.510494 | 0.008498 | -0.066227 | -0.052987 | 0.476902 | 0.474347 | 0.005414 | 0.253851 | 0.037511 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.507886 | 0.507273 | 0.007172 | -0.068030 | -0.038072 | 0.481448 | 0.478761 | 0.006218 | 0.273396 | 0.126345 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.507886 | 0.506049 | 0.005574 | -0.068030 | -0.038072 | 0.481448 | 0.482040 | 0.006565 | 0.273396 | 0.126345 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.507354 | 0.511608 | 0.007013 | -0.068562 | -0.055323 | 0.479490 | 0.475475 | 0.005494 | 0.255559 | 0.059207 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.507354 | 0.505212 | 0.008041 | -0.068562 | -0.055323 | 0.479490 | 0.477710 | 0.011073 | 0.255559 | 0.059207 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.503811 | 0.509832 | 0.005987 | -0.072105 | -0.060386 | 0.475160 | 0.479292 | 0.011235 | 0.254668 | 0.042919 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.503811 | 0.502669 | 0.001887 | -0.072105 | -0.060386 | 0.475160 | 0.476655 | 0.003797 | 0.254668 | 0.042919 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.503534 | 0.501613 | 0.004122 | -0.072382 | -0.042423 | 0.480960 | 0.480472 | 0.006285 | 0.297828 | 0.184832 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.502887 | 0.501306 | 0.006893 | -0.073030 | -0.043071 | 0.477659 | 0.475702 | 0.007397 | 0.286337 | 0.154271 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.502346 | 0.500021 | 0.004815 | -0.073570 | -0.043611 | 0.481461 | 0.478508 | 0.007188 | 0.286012 | 0.161182 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.496445 | 0.498491 | 0.004255 | -0.079471 | -0.049513 | 0.467746 | 0.469189 | 0.001126 | 0.286007 | 0.153978 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.495622 | 0.498902 | 0.006609 | -0.080295 | -0.050336 | 0.472270 | 0.474871 | 0.008644 | 0.286147 | 0.160467 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 529 | 2210 | 1050 | 0.495622 | 0.490522 | 0.005204 | -0.080295 | -0.050336 | 0.472270 | 0.472416 | 0.007874 | 0.286147 | 0.160467 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.493471 | 0.490672 | 0.011666 | -0.082445 | -0.070726 | 0.472297 | 0.474786 | 0.009077 | 0.254651 | 0.055010 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 3911 | 2210 | 1050 | 0.493471 | 0.493651 | 0.006014 | -0.082445 | -0.070726 | 0.472297 | 0.475822 | 0.006389 | 0.254651 | 0.055010 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.485507 | 0.488217 | 0.008102 | -0.090410 | -0.077170 | 0.466072 | 0.469516 | 0.006648 | 0.255474 | 0.072716 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4440 | 2210 | 1050 | 0.485507 | 0.488075 | 0.005261 | -0.090410 | -0.077170 | 0.466072 | 0.465946 | 0.004589 | 0.255474 | 0.072716 | 5 | 0.800000 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..40bf396b9443d56132e2b63d39c644bec1f2f300
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3b6e9745921792ca8824e648260d645bdfdd0a66e947531402507c02a7cbe4b8
+size 20754
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0faf98b414936501fd247324270fb22474776873
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:fa30744edd293ac3d6d4f79865061226b3108bc49b07c6fe77d534cf456eb7f4
+size 8321108
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..fdc9ecdc78e7e0d46f0578e76bdab82c594d7f02
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:15c03ea4f67cab915c0dcda4c088ca7442384995a4e5f1b3ddc0e9888318e901
+size 27277534
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..78358bfd94fd02d3be7813c8e41e166cb17e11b7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:39b447b12a6229cde152388a060b62320e07d111eae0e44f73b6053b80311acf
+size 30374110
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a03091e6aa4fc9bc64f07a7082b2c97de9f179f0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/medium_last4_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e8acdb0041608d2ecdd146e3612138958932c22a2e286cc4b34e92b7374797f4
+size 4654724
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bd0e50a122099617f8683e5688d99c78eef38d73
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,178 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/SST5/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 100
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 5
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.SST5
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+    max_length: 512
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/run_report.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/run_report.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bb0f879e5cce6bf1ab6156fa8791a9a7b60e6d4b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/run_report.md
@@ -0,0 +1,165 @@
+# Topological Attention Uncertainty Run Summary
+
+- Dataset config: `src.dataset.sequence_classification.SST5`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, feature selection and CatBoost fitting use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split is used only once for final method comparison; no test rows train CatBoost.
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/SST5/0`
+- Test bootstrap: `5` samples of `0.8` test fraction.
+- Baselines: MSP and normalized predictive entropy only.
+- Baseline scores are used only by E00, E01, and E02; E03-E13 are topology-only.
+- Attention preprocessing: `max` symmetrization, distance `1 - W`.
+- Layer variants: `['small_last1', 'medium_last4', 'big_all12']`
+
+## Test Summary Metrics
+
+| experiment | description | layer_variant | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.577966 | 0.001450 | 0.538537 | 0.009397 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.015095 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.583321 | 0.002681 | 0.541031 | 0.002735 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.033335 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.574561 | 0.005678 | 0.536160 | 0.006419 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.016616 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.574922 | 0.006231 | 0.538228 | 0.005199 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.015095 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.583046 | 0.003910 | 0.543813 | 0.005124 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.033335 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.577710 | 0.003946 | 0.542262 | 0.005022 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.016616 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.577399 | 0.006982 | 0.539599 | 0.007097 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.033335 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.575948 | 0.007462 | 0.538051 | 0.009787 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.016616 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.579157 | 0.005721 | 0.539536 | 0.008313 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.015095 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.574432 | 0.003650 | 0.546445 | 0.007440 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.011719 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.574918 | 0.006585 | 0.543863 | 0.007547 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.011719 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.574388 | 0.007773 | 0.542223 | 0.009043 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.029959 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.576890 | 0.003093 | 0.548889 | 0.004070 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.029959 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.576055 | 0.006178 | 0.550065 | 0.007192 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013240 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.577732 | 0.004903 | 0.550574 | 0.007208 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013240 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.576702 | 0.005469 | 0.550898 | 0.005022 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.011719 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.576721 | 0.003125 | 0.551834 | 0.006891 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013240 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.578960 | 0.008791 | 0.547310 | 0.009637 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.029959 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.564669 | 0.524084 | 0.248663 | 0.039296 | 0.567987 | 0.006150 | 0.523822 | 0.003240 | 5 | 0.800000 | -0.011247 | 0.001993 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.564197 | 0.530593 | 0.248025 | 0.043856 | 0.565583 | 0.005413 | 0.532032 | 0.002178 | 5 | 0.800000 | -0.011719 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.564197 | 0.530593 | 0.248025 | 0.043856 | 0.563342 | 0.003120 | 0.533079 | 0.006289 | 5 | 0.800000 | -0.011719 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.564197 | 0.530593 | 0.248025 | 0.043856 | 0.564841 | 0.004751 | 0.529642 | 0.003560 | 5 | 0.800000 | -0.011719 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.562677 | 0.532274 | 0.247572 | 0.048243 | 0.565163 | 0.005384 | 0.532436 | 0.008162 | 5 | 0.800000 | -0.013240 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.562677 | 0.532274 | 0.247572 | 0.048243 | 0.561105 | 0.004851 | 0.531135 | 0.002972 | 5 | 0.800000 | -0.013240 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.562677 | 0.532274 | 0.247572 | 0.048243 | 0.567151 | 0.003992 | 0.533884 | 0.004647 | 5 | 0.800000 | -0.013240 | 0.000000 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.560100 | 0.525645 | 0.249574 | 0.053070 | 0.560408 | 0.005505 | 0.525017 | 0.008087 | 5 | 0.800000 | -0.015816 | -0.004097 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.558993 | 0.521304 | 0.248772 | 0.043762 | 0.559220 | 0.005415 | 0.520062 | 0.008309 | 5 | 0.800000 | -0.016924 | -0.003684 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.558993 | 0.521304 | 0.248772 | 0.043762 | 0.561516 | 0.005976 | 0.522140 | 0.003540 | 5 | 0.800000 | -0.016924 | -0.003684 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.556564 | 0.514491 | 0.249406 | 0.032541 | 0.554768 | 0.002163 | 0.508875 | 0.003330 | 5 | 0.800000 | -0.019352 | -0.006112 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.553227 | 0.519198 | 0.249677 | 0.045674 | 0.554270 | 0.005512 | 0.515624 | 0.002014 | 5 | 0.800000 | -0.022690 | -0.010971 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.553227 | 0.519198 | 0.249677 | 0.045674 | 0.550529 | 0.005662 | 0.517794 | 0.007417 | 5 | 0.800000 | -0.022690 | -0.010971 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.552218 | 0.521159 | 0.280453 | 0.153237 | 0.548988 | 0.006686 | 0.522883 | 0.002267 | 5 | 0.800000 | -0.023699 | 0.006260 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.550074 | 0.510389 | 0.250889 | 0.049087 | 0.548596 | 0.005474 | 0.504656 | 0.008752 | 5 | 0.800000 | -0.025842 | -0.014124 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.546590 | 0.514664 | 0.251070 | 0.049676 | 0.544913 | 0.002435 | 0.517796 | 0.008450 | 5 | 0.800000 | -0.029326 | -0.017607 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.545958 | 0.510815 | 0.261456 | 0.084531 | 0.546025 | 0.004443 | 0.508109 | 0.006123 | 5 | 0.800000 | -0.029959 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.545958 | 0.510815 | 0.261456 | 0.084531 | 0.548045 | 0.002219 | 0.511737 | 0.006640 | 5 | 0.800000 | -0.029959 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.545958 | 0.510815 | 0.261456 | 0.084531 | 0.545229 | 0.003263 | 0.510018 | 0.008237 | 5 | 0.800000 | -0.029959 | 0.000000 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.544184 | 0.511855 | 0.253203 | 0.052745 | 0.547430 | 0.002909 | 0.516600 | 0.005707 | 5 | 0.800000 | -0.031732 | -0.020014 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.544107 | 0.514458 | 0.251021 | 0.049633 | 0.543669 | 0.005631 | 0.512039 | 0.008998 | 5 | 0.800000 | -0.031810 | -0.018570 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.543310 | 0.507679 | 0.251899 | 0.051008 | 0.545886 | 0.003752 | 0.512174 | 0.008988 | 5 | 0.800000 | -0.032606 | -0.020887 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.542832 | 0.518247 | 0.252571 | 0.054985 | 0.541020 | 0.004998 | 0.515691 | 0.004896 | 5 | 0.800000 | -0.033085 | -0.019845 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.539995 | 0.514358 | 0.275517 | 0.142507 | 0.539033 | 0.005879 | 0.512645 | 0.010210 | 5 | 0.800000 | -0.035921 | -0.005963 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.539995 | 0.514358 | 0.275517 | 0.142507 | 0.538787 | 0.004039 | 0.517078 | 0.009343 | 5 | 0.800000 | -0.035921 | -0.005963 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.539585 | 0.501594 | 0.252012 | 0.051031 | 0.541431 | 0.003002 | 0.504519 | 0.003220 | 5 | 0.800000 | -0.036331 | -0.023091 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.538722 | 0.494207 | 0.252132 | 0.044235 | 0.535122 | 0.004911 | 0.489883 | 0.004880 | 5 | 0.800000 | -0.037194 | -0.023954 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.537718 | 0.491618 | 0.252935 | 0.041138 | 0.534336 | 0.003262 | 0.484025 | 0.002217 | 5 | 0.800000 | -0.038198 | -0.026479 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.537564 | 0.509590 | 0.252260 | 0.052860 | 0.538533 | 0.004062 | 0.510973 | 0.006443 | 5 | 0.800000 | -0.038352 | -0.025112 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.532608 | 0.487140 | 0.277757 | 0.129634 | 0.533313 | 0.003076 | 0.484913 | 0.006670 | 5 | 0.800000 | -0.043309 | -0.013350 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.532395 | 0.491513 | 0.253969 | 0.042748 | 0.531836 | 0.003754 | 0.489761 | 0.003060 | 5 | 0.800000 | -0.043521 | -0.031803 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.532117 | 0.497391 | 0.252346 | 0.047996 | 0.531294 | 0.003625 | 0.496243 | 0.005148 | 5 | 0.800000 | -0.043799 | -0.030559 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.531956 | 0.491918 | 0.253625 | 0.050648 | 0.527036 | 0.005010 | 0.490644 | 0.008732 | 5 | 0.800000 | -0.043961 | -0.032242 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.531316 | 0.495974 | 0.252935 | 0.045776 | 0.536626 | 0.004933 | 0.499929 | 0.002982 | 5 | 0.800000 | -0.044600 | -0.031360 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.530685 | 0.490144 | 0.253237 | 0.041603 | 0.534938 | 0.007449 | 0.493680 | 0.005629 | 5 | 0.800000 | -0.045232 | -0.031992 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.530494 | 0.495324 | 0.252934 | 0.058540 | 0.528158 | 0.008383 | 0.489279 | 0.008806 | 5 | 0.800000 | -0.045422 | -0.032182 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.530482 | 0.489305 | 0.277374 | 0.137542 | 0.530891 | 0.007038 | 0.489955 | 0.005840 | 5 | 0.800000 | -0.045434 | -0.015476 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.528419 | 0.493785 | 0.253973 | 0.052691 | 0.525636 | 0.002034 | 0.492221 | 0.005688 | 5 | 0.800000 | -0.047498 | -0.035779 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.527607 | 0.486347 | 0.279815 | 0.134955 | 0.527367 | 0.002021 | 0.488852 | 0.002664 | 5 | 0.800000 | -0.048310 | -0.018351 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.526773 | 0.490316 | 0.254422 | 0.055310 | 0.524026 | 0.006779 | 0.491130 | 0.005234 | 5 | 0.800000 | -0.049143 | -0.037424 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.526764 | 0.488510 | 0.254345 | 0.053718 | 0.525469 | 0.006835 | 0.483589 | 0.008862 | 5 | 0.800000 | -0.049152 | -0.035912 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.526663 | 0.488217 | 0.279001 | 0.144439 | 0.529528 | 0.004640 | 0.492305 | 0.002990 | 5 | 0.800000 | -0.049253 | -0.019294 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.526510 | 0.487804 | 0.254022 | 0.040866 | 0.528233 | 0.004300 | 0.489628 | 0.004552 | 5 | 0.800000 | -0.049406 | -0.037688 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.526257 | 0.486076 | 0.254555 | 0.061787 | 0.524790 | 0.004266 | 0.485792 | 0.004978 | 5 | 0.800000 | -0.049659 | -0.036420 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.526195 | 0.496849 | 0.253386 | 0.044428 | 0.522434 | 0.004156 | 0.494083 | 0.007427 | 5 | 0.800000 | -0.049722 | -0.038003 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.525193 | 0.488753 | 0.287883 | 0.172771 | 0.526799 | 0.008318 | 0.486758 | 0.010834 | 5 | 0.800000 | -0.050723 | -0.020765 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.524869 | 0.497643 | 0.253753 | 0.055357 | 0.526397 | 0.004038 | 0.498387 | 0.007217 | 5 | 0.800000 | -0.051048 | -0.039329 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.524753 | 0.498055 | 0.253759 | 0.046107 | 0.521368 | 0.006993 | 0.496049 | 0.007360 | 5 | 0.800000 | -0.051163 | -0.037924 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.524698 | 0.500897 | 0.252739 | 0.045357 | 0.525379 | 0.003818 | 0.501155 | 0.009011 | 5 | 0.800000 | -0.051218 | -0.037979 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.524490 | 0.496413 | 0.254356 | 0.067130 | 0.519390 | 0.006015 | 0.493960 | 0.008948 | 5 | 0.800000 | -0.051426 | -0.038186 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.524136 | 0.493741 | 0.254093 | 0.048675 | 0.523035 | 0.003686 | 0.494086 | 0.010548 | 5 | 0.800000 | -0.051780 | -0.040061 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.523430 | 0.488652 | 0.254383 | 0.055829 | 0.516695 | 0.002945 | 0.486869 | 0.003409 | 5 | 0.800000 | -0.052486 | -0.039246 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.523357 | 0.501184 | 0.253469 | 0.046028 | 0.526472 | 0.005277 | 0.503307 | 0.008026 | 5 | 0.800000 | -0.052559 | -0.039319 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.522365 | 0.492899 | 0.253868 | 0.053775 | 0.526469 | 0.004806 | 0.487696 | 0.005302 | 5 | 0.800000 | -0.053552 | -0.040312 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.520991 | 0.488055 | 0.256179 | 0.071477 | 0.520373 | 0.003720 | 0.489900 | 0.005726 | 5 | 0.800000 | -0.054925 | -0.043206 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.520892 | 0.498173 | 0.254049 | 0.050915 | 0.521220 | 0.005222 | 0.499261 | 0.006162 | 5 | 0.800000 | -0.055024 | -0.041784 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.520786 | 0.495193 | 0.254159 | 0.048827 | 0.525091 | 0.003240 | 0.498237 | 0.006757 | 5 | 0.800000 | -0.055131 | -0.043412 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.520566 | 0.485969 | 0.255312 | 0.054668 | 0.516236 | 0.004656 | 0.486316 | 0.004607 | 5 | 0.800000 | -0.055351 | -0.043632 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.520026 | 0.487759 | 0.280443 | 0.140680 | 0.520177 | 0.005678 | 0.486167 | 0.007444 | 5 | 0.800000 | -0.055890 | -0.025931 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.519398 | 0.489479 | 0.255455 | 0.062521 | 0.518883 | 0.004743 | 0.492426 | 0.006245 | 5 | 0.800000 | -0.056518 | -0.044799 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.518788 | 0.495700 | 0.254336 | 0.059382 | 0.517099 | 0.004479 | 0.494786 | 0.006474 | 5 | 0.800000 | -0.057128 | -0.043888 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.518764 | 0.492442 | 0.254847 | 0.053411 | 0.518358 | 0.003848 | 0.488748 | 0.006712 | 5 | 0.800000 | -0.057152 | -0.045433 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.518497 | 0.491159 | 0.254285 | 0.058909 | 0.517335 | 0.005626 | 0.491313 | 0.006948 | 5 | 0.800000 | -0.057420 | -0.044180 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.518472 | 0.490759 | 0.282326 | 0.148762 | 0.519362 | 0.009094 | 0.495292 | 0.010246 | 5 | 0.800000 | -0.057444 | -0.027486 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.517961 | 0.493066 | 0.254253 | 0.051277 | 0.519387 | 0.005994 | 0.497772 | 0.009284 | 5 | 0.800000 | -0.057955 | -0.046236 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.517700 | 0.478018 | 0.278131 | 0.131755 | 0.521695 | 0.005178 | 0.479829 | 0.004658 | 5 | 0.800000 | -0.058217 | -0.028258 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.517521 | 0.495841 | 0.253576 | 0.057992 | 0.514740 | 0.002210 | 0.497462 | 0.005508 | 5 | 0.800000 | -0.058396 | -0.045156 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.517411 | 0.477285 | 0.279951 | 0.148394 | 0.527724 | 0.003876 | 0.482298 | 0.004163 | 5 | 0.800000 | -0.058505 | -0.028546 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.516772 | 0.483632 | 0.255584 | 0.056486 | 0.520584 | 0.003451 | 0.488411 | 0.004438 | 5 | 0.800000 | -0.059144 | -0.047426 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.516154 | 0.494973 | 0.254509 | 0.058320 | 0.514792 | 0.006209 | 0.492217 | 0.006302 | 5 | 0.800000 | -0.059763 | -0.048044 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.516108 | 0.494101 | 0.281502 | 0.159762 | 0.512220 | 0.001989 | 0.488303 | 0.005448 | 5 | 0.800000 | -0.059809 | -0.029850 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.516085 | 0.483890 | 0.278828 | 0.147374 | 0.517232 | 0.004570 | 0.482887 | 0.003815 | 5 | 0.800000 | -0.059831 | -0.029872 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.515576 | 0.483896 | 0.283262 | 0.154852 | 0.515496 | 0.006120 | 0.482839 | 0.007118 | 5 | 0.800000 | -0.060341 | -0.030382 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.514924 | 0.485859 | 0.283378 | 0.152130 | 0.513063 | 0.004332 | 0.481604 | 0.008958 | 5 | 0.800000 | -0.060993 | -0.031034 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.513745 | 0.483936 | 0.279975 | 0.146572 | 0.515410 | 0.006162 | 0.484842 | 0.006321 | 5 | 0.800000 | -0.062172 | -0.032213 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.513668 | 0.480752 | 0.280025 | 0.150915 | 0.514618 | 0.005463 | 0.479948 | 0.004324 | 5 | 0.800000 | -0.062248 | -0.032289 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.513653 | 0.492705 | 0.255549 | 0.065843 | 0.509998 | 0.001602 | 0.490382 | 0.006464 | 5 | 0.800000 | -0.062264 | -0.050545 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.512842 | 0.484855 | 0.277634 | 0.133193 | 0.511446 | 0.003749 | 0.482717 | 0.005130 | 5 | 0.800000 | -0.063074 | -0.033115 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.512595 | 0.484883 | 0.255580 | 0.057422 | 0.510339 | 0.003695 | 0.482575 | 0.009349 | 5 | 0.800000 | -0.063321 | -0.050081 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.512323 | 0.482086 | 0.255967 | 0.050474 | 0.510415 | 0.007732 | 0.479238 | 0.009685 | 5 | 0.800000 | -0.063594 | -0.051875 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.512323 | 0.482086 | 0.255967 | 0.050474 | 0.512079 | 0.003820 | 0.484904 | 0.007820 | 5 | 0.800000 | -0.063594 | -0.051875 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.512300 | 0.483050 | 0.283552 | 0.149624 | 0.511350 | 0.002947 | 0.481635 | 0.006756 | 5 | 0.800000 | -0.063616 | -0.033657 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.512040 | 0.482070 | 0.276081 | 0.123624 | 0.510316 | 0.007729 | 0.478837 | 0.008323 | 5 | 0.800000 | -0.063876 | -0.033917 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.512040 | 0.482070 | 0.276081 | 0.123624 | 0.514388 | 0.002671 | 0.488740 | 0.001897 | 5 | 0.800000 | -0.063876 | -0.033917 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.511884 | 0.486535 | 0.283778 | 0.153513 | 0.507977 | 0.005753 | 0.486630 | 0.010918 | 5 | 0.800000 | -0.064032 | -0.034073 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.511741 | 0.485578 | 0.283237 | 0.154143 | 0.508623 | 0.006087 | 0.480430 | 0.004484 | 5 | 0.800000 | -0.064175 | -0.034216 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.511624 | 0.485402 | 0.255579 | 0.061826 | 0.505321 | 0.008591 | 0.480564 | 0.010338 | 5 | 0.800000 | -0.064292 | -0.051053 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.511566 | 0.490322 | 0.255320 | 0.062882 | 0.508754 | 0.006291 | 0.488941 | 0.006006 | 5 | 0.800000 | -0.064351 | -0.052632 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.511130 | 0.486157 | 0.255499 | 0.055944 | 0.515032 | 0.006644 | 0.485648 | 0.005552 | 5 | 0.800000 | -0.064787 | -0.053068 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.510271 | 0.479805 | 0.282251 | 0.158528 | 0.511294 | 0.003578 | 0.481528 | 0.004713 | 5 | 0.800000 | -0.065645 | -0.035687 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.509690 | 0.476902 | 0.253851 | 0.037511 | 0.507337 | 0.004985 | 0.475197 | 0.004180 | 5 | 0.800000 | -0.066227 | -0.052987 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.509690 | 0.476902 | 0.253851 | 0.037511 | 0.510494 | 0.008498 | 0.474347 | 0.005414 | 5 | 0.800000 | -0.066227 | -0.052987 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.507886 | 0.481448 | 0.273396 | 0.126345 | 0.507273 | 0.007172 | 0.478761 | 0.006218 | 5 | 0.800000 | -0.068030 | -0.038072 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.507886 | 0.481448 | 0.273396 | 0.126345 | 0.506049 | 0.005574 | 0.482040 | 0.006565 | 5 | 0.800000 | -0.068030 | -0.038072 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.507354 | 0.479490 | 0.255559 | 0.059207 | 0.511608 | 0.007013 | 0.475475 | 0.005494 | 5 | 0.800000 | -0.068562 | -0.055323 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.507354 | 0.479490 | 0.255559 | 0.059207 | 0.505212 | 0.008041 | 0.477710 | 0.011073 | 5 | 0.800000 | -0.068562 | -0.055323 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.503811 | 0.475160 | 0.254668 | 0.042919 | 0.509832 | 0.005987 | 0.479292 | 0.011235 | 5 | 0.800000 | -0.072105 | -0.060386 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.503811 | 0.475160 | 0.254668 | 0.042919 | 0.502669 | 0.001887 | 0.476655 | 0.003797 | 5 | 0.800000 | -0.072105 | -0.060386 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.503534 | 0.480960 | 0.297828 | 0.184832 | 0.501613 | 0.004122 | 0.480472 | 0.006285 | 5 | 0.800000 | -0.072382 | -0.042423 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.502887 | 0.477659 | 0.286337 | 0.154271 | 0.501306 | 0.006893 | 0.475702 | 0.007397 | 5 | 0.800000 | -0.073030 | -0.043071 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.502346 | 0.481461 | 0.286012 | 0.161182 | 0.500021 | 0.004815 | 0.478508 | 0.007188 | 5 | 0.800000 | -0.073570 | -0.043611 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.496445 | 0.467746 | 0.286007 | 0.153978 | 0.498491 | 0.004255 | 0.469189 | 0.001126 | 5 | 0.800000 | -0.079471 | -0.049513 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.495622 | 0.472270 | 0.286147 | 0.160467 | 0.498902 | 0.006609 | 0.474871 | 0.008644 | 5 | 0.800000 | -0.080295 | -0.050336 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.495622 | 0.472270 | 0.286147 | 0.160467 | 0.490522 | 0.005204 | 0.472416 | 0.007874 | 5 | 0.800000 | -0.080295 | -0.050336 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.493471 | 0.472297 | 0.254651 | 0.055010 | 0.490672 | 0.011666 | 0.474786 | 0.009077 | 5 | 0.800000 | -0.082445 | -0.070726 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.493471 | 0.472297 | 0.254651 | 0.055010 | 0.493651 | 0.006014 | 0.475822 | 0.006389 | 5 | 0.800000 | -0.082445 | -0.070726 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.485507 | 0.466072 | 0.255474 | 0.072716 | 0.488217 | 0.008102 | 0.469516 | 0.006648 | 5 | 0.800000 | -0.090410 | -0.077170 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.485507 | 0.466072 | 0.255474 | 0.072716 | 0.488075 | 0.005261 | 0.465946 | 0.004589 | 5 | 0.800000 | -0.090410 | -0.077170 |
+
+
+## Experiment Matrix
+- `E00`: MSP standalone baseline
+- `E01`: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- `E02`: MSP + entropy CatBoost baseline
+- `E03`: V1 threshold graph topology only
+- `E04`: V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features
+- `E05`: V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features
+- `E06`: V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features
+- `E07`: V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features
+- `E08`: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- `E09`: V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features
+- `E10`: V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features
+- `E11`: V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features
+- `E12`: V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features
+- `E13`: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+
+## Notes
+- H0 persistence is computed exactly from MST lifetimes for the Vietoris-Rips 0-dimensional case.
+- H1 and diagram-distance features use a lightweight graph-filtration proxy unless a PH backend is added later.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/selected_features.json b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/selected_features.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..612901515dad732a14f10d73a06df547763c6951
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/selected_features.json
@@ -0,0 +1,920 @@
+{
+  "small_last1_train_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_path_mean:std",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_4:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_47:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_65:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_2:h1_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v8:head_pair_21:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v5:h1:stdlife:mean",
+    "v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_61:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_20:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:14:max",
+    "v7:head_pair_2:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_30:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:04:mean",
+    "v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_62:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_27:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_10:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_7:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_14:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_10:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:04:std",
+    "v8:head_pair_16:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_23:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_53:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_6:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_56:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_36:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_60:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_50:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v1:q90:beta1_norm:std",
+    "v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_40:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v7:head_pair_48:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_47:h0_l2_summary",
+    "v4:h0:q25life:std",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_64:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_57:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_53:q60:edge_jaccard",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v6:silhouette:02:std",
+    "v8:head_pair_24:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_17:q80:edge_jaccard"
+  ],
+  "small_last1_validation_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_63:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_2:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_0:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v7:head_pair_62:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_40:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_17:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_57:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_7:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_27:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_65:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_std:max",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_54:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_0:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_53:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_53:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_54:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_43:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_9:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:04:max",
+    "v6:silhouette:06:max",
+    "v6:silhouette:08:std",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:07:max",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_2:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_5:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:01:std",
+    "v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_22:h0_l2_summary",
+    "v1:q90:edge_density:std",
+    "v8:head_pair_8:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_15:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_49:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_61:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_14:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:04:std",
+    "v8:head_pair_38:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_40:h0_l2_summary",
+    "v1:q90:avg_degree_norm:std",
+    "v7:head_pair_62:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:07:mean",
+    "v8:head_pair_11:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:stdlife:std",
+    "v8:head_pair_32:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_50:h0_l2_summary"
+  ],
+  "small_last1_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_4:h0_l2_summary",
+    "v3:cls_path_mean:std",
+    "v8:head_pair_8:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v7:head_pair_2:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_2:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v5:h1:stdlife:mean",
+    "v4:h0:q75life:mean",
+    "v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_65:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_61:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_57:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_7:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_40:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_48:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_42:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:14:max",
+    "v7:head_pair_47:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_14:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_16:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_47:h0_l2_summary",
+    "v5:h1:count_life_gt_010:std",
+    "v7:head_pair_53:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:std",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_max:max",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_49:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_10:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_std:std",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_5:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_62:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_7:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_36:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:05:mean",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v4:h0:q25life:std",
+    "v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_23:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_33:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard"
+  ],
+  "medium_last4_train_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_33:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_33:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_24:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v7:head_pair_40:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_54:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_36:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_38:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_42:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v6:betti:14:max",
+    "v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_20:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_44:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_path_mean:max",
+    "v7:head_pair_45:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_22:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_55:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_54:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q25life:mean",
+    "v7:head_pair_14:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_19:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v5:h1:count_life_gt_010:max",
+    "v9:layer_w_drift_std",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:local_window:max",
+    "v8:head_pair_27:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_50:q90:edge_jaccard",
+    "v1:q80:largest_component_ratio:std",
+    "v7:head_pair_43:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_57:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_17:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_28:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_59:h0_l2_summary",
+    "v9:layer_w_drift_mean",
+    "v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:mean",
+    "v7:head_pair_34:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:13:std",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_63:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_8:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard",
+    "v3:leaf_ratio:std",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_5:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:04:std",
+    "v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:09:max",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:03:mean",
+    "v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q75life:mean",
+    "v2:pattern_distance:self:std"
+  ],
+  "medium_last4_validation_E13_final_test_model": [
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v8:head_pair_65:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_8:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_33:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_std:max",
+    "v7:head_pair_45:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_5:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_58:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_57:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_29:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_55:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_36:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_37:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_path_mean:std",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_2:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_9:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_1:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q80:edge_jaccard",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v8:head_pair_53:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_48:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_14:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h0_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_14:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard",
+    "v3:mst_diameter:std",
+    "v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_20:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_46:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:std",
+    "v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_17:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_16:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_14:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:09:std",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_16:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_48:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_55:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_49:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_57:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_2:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_49:h1_l2_summary",
+    "v3:mst_diameter:max",
+    "v8:head_pair_41:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_std:std",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_26:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard"
+  ],
+  "medium_last4_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_54:h0_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_33:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_24:q90:edge_jaccard",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v8:head_pair_27:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_20:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_38:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:10:std",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_42:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_33:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_36:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_32:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v9:layer_w_drift_std",
+    "v4:h0:q75life:mean",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_path_mean:max",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_55:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_54:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:stdlife:max",
+    "v7:head_pair_22:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:13:std",
+    "v8:head_pair_13:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:04:std",
+    "v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_50:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_59:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_55:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_25:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_17:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_8:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_14:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:count_life_gt_010:max",
+    "v8:head_pair_39:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_40:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_59:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_51:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_64:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_14:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_62:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_7:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_9:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h0_l2_summary",
+    "v4:h0:q25life:mean",
+    "v7:head_pair_35:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_34:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_42:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_1:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_28:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_5:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:self:std",
+    "v8:head_pair_59:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:local_window:max",
+    "v6:betti:14:max",
+    "v7:head_pair_16:h1_l2_summary"
+  ],
+  "big_all12_train_E13_final_test_model": [
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_4:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_5:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v7:head_pair_10:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_41:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:mean",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_0:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_61:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_36:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_50:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_62:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_43:q60:edge_jaccard",
+    "v9:layer_w_drift_mean",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_6:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_14:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_19:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_22:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v4:h0:q50life:std",
+    "v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_53:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:11:std",
+    "v8:head_pair_48:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_11:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q90:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:mean",
+    "v7:head_pair_59:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q25life:max",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:07:mean",
+    "v8:head_pair_47:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q75life:std",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:entropy:max",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_36:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary"
+  ],
+  "big_all12_validation_E13_final_test_model": [
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:max",
+    "v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:07:max",
+    "v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_38:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q50life:std",
+    "v8:head_pair_28:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_6:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:02:std",
+    "v8:head_pair_59:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_9:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:07:mean",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_40:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_34:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_15:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_47:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_34:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_30:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_39:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v8:head_pair_42:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v8:head_pair_5:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_11:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_36:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_52:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_5:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_36:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:13:std",
+    "v8:head_pair_41:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v7:head_pair_54:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_55:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:std",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_0:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_18:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_63:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:01:std",
+    "v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard",
+    "v4:h0:stdlife:std",
+    "v6:betti:10:std",
+    "v8:head_pair_13:q90:edge_jaccard"
+  ],
+  "big_all12_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_5:h0_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v7:head_pair_41:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_4:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_36:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:13:mean",
+    "v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_50:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_19:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:next:mean",
+    "v8:head_pair_41:q60:edge_jaccard",
+    "v5:h1_to_h0_sumlife:max",
+    "v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:03:mean",
+    "v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v9:layer_w_drift_mean",
+    "v7:head_pair_61:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_10:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_22:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_22:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_1:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_43:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_59:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_2:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:q25life:max",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_14:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_53:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:07:std",
+    "v8:head_pair_41:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v7:head_pair_33:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_36:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_1:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_58:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_49:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_0:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_15:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary"
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..40bf396b9443d56132e2b63d39c644bec1f2f300
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3b6e9745921792ca8824e648260d645bdfdd0a66e947531402507c02a7cbe4b8
+size 20754
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9dd22cc486e54ef590e58b7387157e37907a2c8c
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:be9f2a49b9b27b92dd6f2e8421141932e2ad1f269f9aa67c50c87dbe12649d89
+size 8348562
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..482d86d9f50e66473a823446f0eaf0917867e7ce
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:80d489d5619580514be2d94b9b574a07342a0c93fe517d125885a28d41d5124a
+size 27496129
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..90f38d013de010d30a675b1b303e7378862ddbc3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3768b6a2c8855464e64c3bce1254516f758396692eecd274171c0538e6ec5eb9
+size 30646545
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b1fd3fa79311689704c642f7526e3c8e229cc5e2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/small_last1_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:5b6f8be57ee23039399e85a2a8689a35caec39493ac1c74219616c6e460305b0
+size 4651997
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/summary.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/summary.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2efb9db6681e24c5647c6c550c16582c8fda82c4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/summary.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+experiment,description,layer_variant,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.577966204811374,0.0014500093926980706,0.5385366810454956,0.009396650737613076,5,0.8,0.0033760262725779366,0.01509482758620695
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5833207641097177,0.0026806822955184034,0.5410305876757253,0.002735163553407809,5,0.8,0.0033760262725779366,0.03333456486042696
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5745610213263348,0.005678285163193976,0.536160111458442,0.006419348999394111,5,0.8,0.0033760262725779366,0.016615763546797946
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5749220680375935,0.006231350346699624,0.5382280742310505,0.005199196287734473,5,0.8,0.0033760262725779366,0.01509482758620695
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5830462187202843,0.003910067724720133,0.5438128966146986,0.005123532940945624,5,0.8,0.0033760262725779366,0.03333456486042696
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5777096003120721,0.003945549606350387,0.5422617848619099,0.005021986675046318,5,0.8,0.0033760262725779366,0.016615763546797946
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5773986064873646,0.006982120839707069,0.5395988195038867,0.007097241625246596,5,0.8,0.0033760262725779366,0.03333456486042696
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5759476835553952,0.0074620178833514,0.5380511864794885,0.009787416052666179,5,0.8,0.0033760262725779366,0.016615763546797946
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5791571274540568,0.0057207484516928605,0.5395362181058633,0.00831252152587584,5,0.8,0.0033760262725779366,0.01509482758620695
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5744315309681169,0.0036496172992168934,0.5464445114044238,0.007439852308927982,5,0.8,0.0,0.011718801313629013
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5749182112202854,0.006584565508488694,0.5438628437982999,0.00754706371456992,5,0.8,0.0,0.011718801313629013
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5743884511746093,0.007773453460278764,0.542222732039563,0.009042739874333688,5,0.8,0.0,0.029958538587849026
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5768904178063334,0.0030934208234445373,0.5488888564327181,0.004070132700405028,5,0.8,0.0,0.029958538587849026
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5760554951794059,0.0061784170503471625,0.5500649421757714,0.007192364381257403,5,0.8,0.0,0.01323973727422001
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5777321070574629,0.004903180383664681,0.5505735848741404,0.007207581649212386,5,0.8,0.0,0.01323973727422001
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.576702263289721,0.005468624880443505,0.5508980665078772,0.005022449891430698,5,0.8,0.0,0.011718801313629013
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5767207792331128,0.0031248442011642718,0.5518343739794527,0.006891368532038423,5,0.8,0.0,0.01323973727422001
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5789602491313961,0.008791401827777006,0.5473100318609301,0.009636982968615648,5,0.8,0.0,0.029958538587849026
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,100,9645,2210,4440,1050,0.5646691297208538,0.5240841618948623,0.2486628994912267,0.03929628442405754,0.5679870772828445,0.00614977753999629,0.5238221433612201,0.0032398791219060545,5,0.8,-0.011247126436781718,0.001992610837438291
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train,test,2,8544,2210,3911,1050,0.5641974548440065,0.53059292767451,0.24802518438454077,0.04385631464005455,0.5655828088500596,0.00541294359813682,0.5320323463056382,0.00217816493612055,5,0.8,-0.011718801313629013,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train,test,2,8544,2210,3911,1050,0.5641974548440065,0.53059292767451,0.24802518438454077,0.04385631464005455,0.5633420386472414,0.0031204516961514887,0.5330794584613744,0.0062893501049585175,5,0.8,-0.011718801313629013,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train,test,2,8544,2210,3911,1050,0.5641974548440065,0.53059292767451,0.24802518438454077,0.04385631464005455,0.5648412969847826,0.004750500646616797,0.5296417606015618,0.0035599151207909444,5,0.8,-0.011718801313629013,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train_validation,test,2,9645,2210,4440,1050,0.5626765188834155,0.5322736622760089,0.24757226931230839,0.04824268133855756,0.5651632305342238,0.0053843708012089875,0.5324355080838173,0.008162124087197128,5,0.8,-0.01323973727422001,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train_validation,test,2,9645,2210,4440,1050,0.5626765188834155,0.5322736622760089,0.24757226931230839,0.04824268133855756,0.5611053776623315,0.004851149751642184,0.5311349991837611,0.0029715571764926023,5,0.8,-0.01323973727422001,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train_validation,test,2,9645,2210,4440,1050,0.5626765188834155,0.5322736622760089,0.24757226931230839,0.04824268133855756,0.5671507363360682,0.003991523184490784,0.5338837629973389,0.004647383193565683,5,0.8,-0.01323973727422001,0.0
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,100,8544,2210,3911,1050,0.5601001642036125,0.5256446788309517,0.2495741168786604,0.05306986555879168,0.5604080420984024,0.0055045346495539126,0.525017001606374,0.008087010589641352,5,0.8,-0.015816091954023004,-0.004097290640393991
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,645,9645,2210,4440,1050,0.5589926108374385,0.5213043081760159,0.24877198337634668,0.0437617800001157,0.559219579357383,0.005414588398609321,0.5200618685325612,0.008309168588044771,5,0.8,-0.016923645320197078,-0.003683908045977069
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,642,9645,2210,4440,1050,0.5589926108374385,0.5213043081760159,0.24877198337634668,0.0437617800001157,0.5615162766456596,0.005975560865738743,0.5221395934381057,0.0035402894426721666,5,0.8,-0.016923645320197078,-0.003683908045977069
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,444,9645,2210,4440,1050,0.556564039408867,0.5144908091513787,0.24940582030750838,0.03254082923514901,0.554767653308616,0.002163170576728417,0.5088746635223219,0.0033295505346531864,5,0.8,-0.019352216748768525,-0.006112479474548516
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,642,8544,2210,3911,1050,0.5532266009852217,0.5191976341740836,0.24967686430538658,0.04567373709394779,0.5542701872606753,0.0055117874132650894,0.5156237652203279,0.0020139211906861094,5,0.8,-0.022689655172413836,-0.010970853858784824
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,645,8544,2210,3911,1050,0.5532266009852217,0.5191976341740836,0.24967686430538658,0.04567373709394779,0.5505291051668229,0.00566243531275986,0.5177944724385195,0.007416627824329166,5,0.8,-0.022689655172413836,-0.010970853858784824
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,100,1101,2210,529,1050,0.5522175697865354,0.5211588613893217,0.28045330542249286,0.153236528220501,0.5489875113096072,0.006685682148706905,0.5228833759061894,0.0022670503067926525,5,0.8,-0.023698686371100175,0.006259852216748851
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,444,8544,2210,3911,1050,0.5500738916256158,0.5103885954848879,0.25088919876756616,0.049087065319843914,0.5485960963542631,0.005473793845868987,0.5046559811875497,0.008751941070101814,5,0.8,-0.025842364532019713,-0.0141235632183907
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,642,8544,2210,3911,1050,0.5465903119868637,0.5146641215837389,0.2510701012707559,0.04967605163446092,0.5449132978000879,0.002435326306544846,0.5177960558321775,0.008449817654128122,5,0.8,-0.029325944170771834,-0.01760714285714282
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,validation,test,2,1101,2210,529,1050,0.5459577175697865,0.5108151043546999,0.26145607898298123,0.08453089006375829,0.5460247905593262,0.004443066028637852,0.5081090240986327,0.006122874704017485,5,0.8,-0.029958538587849026,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,validation,test,2,1101,2210,529,1050,0.5459577175697865,0.5108151043546999,0.26145607898298123,0.08453089006375829,0.548044505627265,0.002219482474475631,0.5117374538049082,0.0066401959123259646,5,0.8,-0.029958538587849026,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,validation,test,2,1101,2210,529,1050,0.5459577175697865,0.5108151043546999,0.26145607898298123,0.08453089006375829,0.5452285044351403,0.003262976737489036,0.5100182723894827,0.008236829513814272,5,0.8,-0.029958538587849026,0.0
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,100,8544,2210,3911,1050,0.5441839080459769,0.5118552335124151,0.2532033153631709,0.0527452728558264,0.5474303996721868,0.0029087502835386542,0.5166001747670137,0.005706862593679878,5,0.8,-0.03173234811165859,-0.02001354679802958
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,645,9645,2210,4440,1050,0.5441067323481117,0.5144580884585683,0.25102114203079295,0.049632627531104805,0.543669236987,0.00563132228720692,0.5120386029806339,0.008997997745776008,5,0.8,-0.03180952380952384,-0.018569786535303834
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,645,8544,2210,3911,1050,0.5433103448275862,0.5076790788691037,0.2518988971169032,0.051007637340562885,0.5458864512490988,0.0037518272719853254,0.5121740303561699,0.00898815656516497,5,0.8,-0.03260591133004931,-0.020887110016420296
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,100,9645,2210,4440,1050,0.5428316912972085,0.5182470606730329,0.25257091599020065,0.05498477896479803,0.5410199965361787,0.0049976335923386335,0.5156911963690923,0.004896092114730936,5,0.8,-0.03308456486042699,-0.01984482758620698
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,642,1101,2210,529,1050,0.5399950738916257,0.5143577572575162,0.27551724350875795,0.14250690652753753,0.5390326344258489,0.0058793627455734606,0.5126453079225906,0.010210167638185247,5,0.8,-0.03592118226600982,-0.005962643678160795
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,645,1101,2210,529,1050,0.5399950738916257,0.5143577572575162,0.27551724350875795,0.14250690652753753,0.5387870712390541,0.004039248010438317,0.5170779144013788,0.009342936701891924,5,0.8,-0.03592118226600982,-0.005962643678160795
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,444,9645,2210,4440,1050,0.5395853858784893,0.5015944252323179,0.2520117791103027,0.05103106877004892,0.541431391987236,0.0030016555934114404,0.504519354643672,0.0032203655677692355,5,0.8,-0.03633087027914628,-0.023091133004926268
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,312,9645,2210,4440,1050,0.5387224958949097,0.49420749836050615,0.25213228610545757,0.04423496696608852,0.5351218618858468,0.0049108060755791326,0.4898834298095302,0.0048800513710415055,5,0.8,-0.037193760262725806,-0.023954022988505796
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,312,8544,2210,3911,1050,0.5377183908045977,0.4916176444978815,0.25293518017842914,0.041138293727868674,0.5343361870168377,0.0032623674097962568,0.4840254756401376,0.002216582780966864,5,0.8,-0.03819786535303782,-0.026479064039408806
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,642,9645,2210,4440,1050,0.537564039408867,0.509590336962455,0.25226022317557467,0.05285981690084912,0.5385331583295223,0.004061625256580799,0.5109731609586633,0.0064434194918085415,5,0.8,-0.03835221674876854,-0.025112479474548532
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,642,1101,2210,529,1050,0.532607553366174,0.4871403380506829,0.27775671458790796,0.12963440842196516,0.5333133184303527,0.0030764144671657214,0.4849126523731272,0.006669868247357534,5,0.8,-0.043308702791461484,-0.013350164203612458
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,216,8544,2210,3911,1050,0.5323949096880132,0.49151339351880013,0.2539688456579387,0.04274846352813204,0.5318356983989936,0.00375444495595954,0.48976127282796966,0.003059640495828863,5,0.8,-0.04352134646962236,-0.031802545155993345
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,171,9645,2210,4440,1050,0.5321174055829229,0.49739107238722513,0.2523458772010097,0.04799630300717601,0.531294089217045,0.0036249835634362044,0.4962432675882118,0.005147893809294857,5,0.8,-0.04379885057471267,-0.030559113300492657
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,171,8544,2210,3911,1050,0.5319556650246305,0.49191828567976337,0.2536254916632683,0.050648229817318355,0.5270363558201201,0.005009614146912784,0.49064352245772047,0.008732213635187685,5,0.8,-0.04396059113300499,-0.03224178981937598
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,135,9645,2210,4440,1050,0.531316091954023,0.4959737633713467,0.2529351756156587,0.045775515281427016,0.5366258170534307,0.004932891942823373,0.4999288029259641,0.0029816314253202163,5,0.8,-0.04460016420361257,-0.03136042692939256
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,111,9645,2210,4440,1050,0.5306847290640394,0.49014436841385517,0.25323659442720037,0.041603040542968005,0.5349376000365387,0.007448528000865187,0.4936800907334072,0.005629320787429507,5,0.8,-0.045231527093596124,-0.031991789819376115
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,216,9645,2210,4440,1050,0.5304942528735632,0.49532398227502433,0.2529335848040177,0.05853951881733008,0.5281580028520488,0.008382747230992204,0.4892787538452198,0.00880581164141002,5,0.8,-0.04542200328407231,-0.0321822660098523
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,444,1101,2210,529,1050,0.5304819376026273,0.48930507009045554,0.2773738145580718,0.13754164752883322,0.5308913096146244,0.007038007346004381,0.489954767624905,0.005839793417810424,5,0.8,-0.045434318555008235,-0.015475779967159209
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,444,8544,2210,3911,1050,0.5284187192118226,0.49378475810468114,0.2539733164795478,0.052691490634439384,0.525636471433246,0.0020340181780841684,0.49222072512755266,0.005688029809000437,5,0.8,-0.047497536945812935,-0.03577873563218392
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,645,1101,2210,529,1050,0.5276067323481116,0.4863468469504536,0.27981537416731556,0.13495539485315078,0.5273673499607122,0.0020205230387652403,0.48885211358718594,0.002663970791837744,5,0.8,-0.04830952380952391,-0.018350985221674887
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,135,8544,2210,3911,1050,0.5267733990147784,0.49031594614167073,0.2544224532181454,0.05530998931173103,0.524025876905302,0.006778565254228705,0.4911301362273231,0.005233520309573637,5,0.8,-0.049142857142857155,-0.03742405582922814
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,216,9645,2210,4440,1050,0.5267643678160919,0.48850952846869244,0.2543451533686627,0.05371764333051129,0.5254685138303291,0.0068349290782413665,0.48358924320224494,0.008862401529368319,5,0.8,-0.049151888341543604,-0.035912151067323594
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,312,1101,2210,529,1050,0.526663382594417,0.4882169023085585,0.2790014487861396,0.14443861152514859,0.5295282556964652,0.004639741445619569,0.49230518496351305,0.0029899560439607463,5,0.8,-0.0492528735632185,-0.019294334975369476
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,111,8544,2210,3911,1050,0.5265098522167487,0.4878037197953351,0.2540215471375158,0.04086585376232156,0.5282334499580414,0.004299880573501445,0.48962797013059245,0.004551783856278834,5,0.8,-0.0494064039408868,-0.03768760262725779
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,312,9645,2210,4440,1050,0.5262569786535304,0.48607615667981463,0.25455450220012926,0.06178655695297998,0.5247896842708439,0.004266466950639339,0.48579217906755795,0.004977891162131996,5,0.8,-0.04965927750410515,-0.03641954022988514
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,111,8544,2210,3911,1050,0.5261945812807882,0.4968485048120638,0.25338606157821447,0.04442827434486223,0.5224344213445561,0.004156294625525789,0.4940825750333442,0.0074268082292752525,5,0.8,-0.04972167487684731,-0.0380028735632183
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,100,1101,2210,529,1050,0.5251929392446634,0.4887529248357414,0.28788298101651094,0.1727707295704492,0.5267986661892436,0.008318235463544323,0.4867576587197906,0.01083386267113775,5,0.8,-0.05072331691297216,-0.020764778325123134
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,312,8544,2210,3911,1050,0.5248686371100164,0.4976432037048924,0.25375276059781376,0.055357113421433,0.5263971751821462,0.004038389414271943,0.49838727727527676,0.007217397594520543,5,0.8,-0.05104761904761912,-0.03932881773399011
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,111,9645,2210,4440,1050,0.5247528735632183,0.49805512540394037,0.2537586472644882,0.046107323116371945,0.521367672986492,0.006992916814580704,0.4960486494568537,0.007359776287780835,5,0.8,-0.05116338259441722,-0.03792364532019721
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,645,9645,2210,4440,1050,0.5246978653530379,0.5008965862113013,0.2527394879132894,0.04535721698136617,0.5253789555995667,0.003817840405811868,0.5011554158094038,0.00901141121000323,5,0.8,-0.05121839080459767,-0.03797865353037766
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,100,9645,2210,4440,1050,0.5244901477832513,0.49641338266351115,0.25435580559621146,0.06712968814806215,0.5193901138680558,0.006015126902938412,0.49395975610739395,0.008947728743414802,5,0.8,-0.051426108374384216,-0.03818637110016421
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,111,8544,2210,3911,1050,0.524136288998358,0.4937411278615036,0.2540925721739257,0.048674919210743864,0.5230346713904094,0.0036855903800924266,0.4940864146434576,0.010548406781450815,5,0.8,-0.05177996715927757,-0.04006116584564856
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,171,9645,2210,4440,1050,0.5234302134646962,0.48865178266009535,0.2543825918895798,0.055828817522418854,0.5166952791675871,0.002944908654054613,0.48686884251935403,0.003408684330817191,5,0.8,-0.05248604269293933,-0.03924630541871932
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,444,9645,2210,4440,1050,0.5233571428571429,0.5011838771229145,0.2534690030231987,0.04602839931798095,0.5264717595162006,0.005277097026964199,0.5033072318196796,0.008026373883676673,5,0.8,-0.05255911330049268,-0.03931937602627267
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,135,9645,2210,4440,1050,0.5223645320197045,0.49289893891448733,0.25386761476535036,0.05377492406592068,0.5264688891020086,0.004806379900886416,0.48769592954482094,0.005301959659743169,5,0.8,-0.05355172413793108,-0.04031198686371107
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,100,8544,2210,3911,1050,0.5209909688013137,0.4880554085155616,0.25617861679439385,0.07147662424306597,0.5203733795469836,0.0037196276457098333,0.4899002202121009,0.005725602753851069,5,0.8,-0.05492528735632185,-0.04320648604269284
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,312,9645,2210,4440,1050,0.520892446633826,0.4981733337850448,0.25404940696926404,0.05091494417165315,0.5212195752666966,0.005221891387024233,0.49926144589238497,0.006162388789768975,5,0.8,-0.055023809523809586,-0.04178407224958958
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,642,8544,2210,3911,1050,0.5207857142857143,0.4951931622378544,0.25415908874026427,0.04882749159014884,0.5250905818581462,0.003239811365117243,0.49823718325244093,0.006757168489145655,5,0.8,-0.055130541871921235,-0.04341174055829222
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,312,8544,2210,3911,1050,0.5205656814449917,0.4859690700250013,0.2553118064699352,0.05466848043009699,0.5162356467878573,0.0046558964605653425,0.4863156214274804,0.004607395386807791,5,0.8,-0.05535057471264382,-0.043631773399014806
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,216,1101,2210,529,1050,0.5200262725779967,0.4877594916036805,0.28044348060576435,0.14068010288054944,0.5201767719555171,0.005678121869233093,0.48616654137301785,0.007443523853572495,5,0.8,-0.05588998357963881,-0.025931444991789787
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,216,8544,2210,3911,1050,0.5193981937602627,0.48947866261636785,0.2554546805270848,0.06252125251608465,0.5188827033895025,0.004743085956665528,0.4924262963145015,0.006244577363846282,5,0.8,-0.05651806239737278,-0.04479926108374377
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,216,9645,2210,4440,1050,0.5187881773399015,0.4957004358295756,0.25433602118645604,0.059382326085519105,0.5170991925550188,0.004479288988886195,0.4947858431537001,0.00647426112702216,5,0.8,-0.057128078817734074,-0.043888341543514064
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,135,8544,2210,3911,1050,0.5187643678160919,0.49244168905739727,0.2548472372862219,0.053410955611621444,0.5183577744298994,0.0038484174907155483,0.4887483541761325,0.006712255447395485,5,0.8,-0.05715188834154361,-0.0454330870279146
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,111,9645,2210,4440,1050,0.5184967159277504,0.4911590989221203,0.2542847571063834,0.058909079429933335,0.5173346428830231,0.00562615172330147,0.4913132414448641,0.006947798908998523,5,0.8,-0.05741954022988516,-0.04417980295566515
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,171,1101,2210,529,1050,0.5184720853858785,0.4907588067161811,0.2823256812530611,0.14876207543768002,0.5193624163116393,0.009094371151348488,0.495292002950596,0.010245764727123349,5,0.8,-0.05744417077175701,-0.027485632183907982
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,645,8544,2210,3911,1050,0.5179614121510673,0.49306600590427585,0.25425269789701366,0.05127686010812649,0.5193865253765524,0.005994334489251428,0.4977719829603829,0.009283683369948642,5,0.8,-0.05795484400656825,-0.04623604269293924
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,312,1101,2210,529,1050,0.5176995073891626,0.4780180859265398,0.2781308521763546,0.1317550505726886,0.5216950728236572,0.005178374267729044,0.47982903258350057,0.004658254522530516,5,0.8,-0.05821674876847294,-0.02825821018062391
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,642,9645,2210,4440,1050,0.5175205254515599,0.495841398159799,0.253576423593534,0.05799167491605205,0.5147403609695533,0.0022103132309334093,0.49746240670354747,0.0055077512741284855,5,0.8,-0.05839573070607562,-0.04515599343185561
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,444,1101,2210,529,1050,0.5174113300492611,0.47728527660429454,0.2799510156583744,0.1483939076447253,0.5277237940280334,0.0038761475158915577,0.48229799324282785,0.004163337743181845,5,0.8,-0.05850492610837443,-0.028546387520525407
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,171,8544,2210,3911,1050,0.5167717569786535,0.48363150146650746,0.25558412771598615,0.056485721457638034,0.5205843157630009,0.0034511455351555554,0.4884105016263721,0.004438231112376584,5,0.8,-0.05914449917898201,-0.047425697865353
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,444,8544,2210,3911,1050,0.5161535303776683,0.49497261120246133,0.25450862266352303,0.05831970212937911,0.5147923693202789,0.006208819266074439,0.49221738401314435,0.006301637686421471,5,0.8,-0.05976272577996722,-0.048043924466338206
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,444,1101,2210,529,1050,0.5161075533661741,0.4941007322418916,0.28150226614443796,0.1597616717650709,0.5122197596323045,0.0019892752220992713,0.48830336409731184,0.005448363874856004,5,0.8,-0.05980870279146144,-0.029850164203612417
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,216,1101,2210,529,1050,0.5160853858784893,0.4838896093953427,0.27882754363430023,0.14737400269395348,0.517231652171159,0.004569658987460973,0.482886553799703,0.0038150111257984516,5,0.8,-0.05983087027914624,-0.029872331691297216
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,645,1101,2210,529,1050,0.5155755336617406,0.48389582623683214,0.2832619680524528,0.1548519638960185,0.5154959170997183,0.006119858264235147,0.48283921501001814,0.007117705644477294,5,0.8,-0.06034072249589495,-0.030382183908045923
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,642,1101,2210,529,1050,0.5149236453201971,0.48585873023731285,0.2833781751973852,0.15212983947834363,0.5130633491627232,0.0043323306774367765,0.4816038860486473,0.008957923726956855,5,0.8,-0.060992610837438455,-0.03103407224958943
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,135,1101,2210,529,1050,0.5137446633825944,0.4839359521219495,0.2799753830780418,0.14657247039907703,0.515409595510034,0.006162139307598737,0.4848424761752911,0.006320842582693675,5,0.8,-0.06217159277504114,-0.032213054187192114
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,171,1101,2210,529,1050,0.5136683087027915,0.4807520684421552,0.2800247002632383,0.15091485988653414,0.5146184420183997,0.005462509463230952,0.4799480789753618,0.0043242662286004175,5,0.8,-0.06224794745484408,-0.03228940886699505
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,216,8544,2210,3911,1050,0.5136527093596059,0.4927046573644641,0.25554872082906244,0.06584291798272979,0.5099983554614196,0.001601696175414907,0.4903815246144808,0.00646352646416938,5,0.8,-0.06226354679802959,-0.05054474548440058
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,111,1101,2210,529,1050,0.5128423645320197,0.4848551453484925,0.27763394084542936,0.13319334035488764,0.5114455193782066,0.003748883970839394,0.4827172499096579,0.005129987359901008,5,0.8,-0.06307389162561583,-0.033115353037766804
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,135,9645,2210,4440,1050,0.5125952380952381,0.48488282833999313,0.2555795590693967,0.05742198972561713,0.5103394668705644,0.0036950395833393644,0.48257513841779665,0.009348882200005319,5,0.8,-0.06332101806239743,-0.05008128078817742
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.5123226600985222,0.4820861534222218,0.255966557727345,0.050474365365017995,0.5104148058181497,0.007731567871109426,0.47923844258328147,0.009685429371072739,5,0.8,-0.0635935960591133,-0.05187479474548429
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.5123226600985222,0.4820861534222218,0.255966557727345,0.050474365365017995,0.5120785354658955,0.003820494930487264,0.48490394860977615,0.007819959176845156,5,0.8,-0.0635935960591133,-0.05187479474548429
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,312,1101,2210,529,1050,0.5123004926108374,0.48305018582448855,0.2835518960986875,0.1496240171113171,0.5113498079781904,0.002946596146107669,0.48163500210936966,0.006756260675862305,5,0.8,-0.0636157635467981,-0.03365722495894907
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.5120402298850575,0.4820696038413449,0.27608082790431776,0.12362357903593178,0.5103159560049804,0.007729458273937842,0.478836954743101,0.008323205815374142,5,0.8,-0.06387602627257805,-0.03391748768472902
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.5120402298850575,0.4820696038413449,0.27608082790431776,0.12362357903593178,0.5143881665066002,0.0026712641260184006,0.48874044025119023,0.0018966510763219308,5,0.8,-0.06387602627257805,-0.03391748768472902
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,135,1101,2210,529,1050,0.511884236453202,0.4865348330832689,0.2837778898108202,0.15351260184882537,0.5079768906154449,0.005752558882590412,0.48663020909457455,0.010918362716914794,5,0.8,-0.06403201970443351,-0.03407348111658448
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,171,1101,2210,529,1050,0.5117413793103449,0.4855779708800364,0.28323716963273016,0.15414272227719822,0.5086231054098255,0.0060873386405647534,0.4804303731115727,0.00448440679923446,5,0.8,-0.06417487684729062,-0.03421633825944159
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,171,9645,2210,4440,1050,0.511623973727422,0.4854023639486342,0.25557865322480583,0.06182559542290222,0.5053207860618079,0.008591419038408023,0.48056375369609416,0.010338400826155735,5,0.8,-0.06429228243021357,-0.051052545155993556
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,171,8544,2210,3911,1050,0.5115656814449918,0.4903221483290833,0.25532005434192984,0.06288237942534923,0.5087544862261524,0.006290799181810123,0.48894129381102147,0.006006072763656261,5,0.8,-0.06435057471264372,-0.0526317733990147
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,135,8544,2210,3911,1050,0.5111297208538588,0.48615747904318535,0.25549855984017356,0.05594446076086092,0.5150316053194283,0.006643723007685281,0.48564837720579074,0.0055521448875482035,5,0.8,-0.06478653530377676,-0.05306773399014775
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,111,1101,2210,529,1050,0.510270935960591,0.47980479364651635,0.2822506311240692,0.15852814868097656,0.5112937024296574,0.003577550272437547,0.4815283040022759,0.004713321190875721,5,0.8,-0.0656453201970445,-0.03568678160919547
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.5096896551724138,0.4769023253292115,0.25385143432055973,0.037511102958492415,0.5073374006778011,0.00498523069679682,0.4751967918252662,0.00418036050477068,5,0.8,-0.0662266009852217,-0.0529868637110017
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.5096896551724138,0.4769023253292115,0.25385143432055973,0.037511102958492415,0.5104943456851742,0.008498106276185349,0.4743470492100556,0.005414321175003543,5,0.8,-0.0662266009852217,-0.0529868637110017
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.5078858784893268,0.48144757374982994,0.2733959514820471,0.1263453324220374,0.5072732197053906,0.007172376580281833,0.4787614741751206,0.006217534768371026,5,0.8,-0.06803037766830877,-0.038071839080459746
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.5078858784893268,0.48144757374982994,0.2733959514820471,0.1263453324220374,0.5060486763523386,0.00557378436337829,0.48203976791198067,0.006564961174448759,5,0.8,-0.06803037766830877,-0.038071839080459746
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.5073538587848934,0.47948989086972554,0.25555874876417906,0.0592070861535942,0.5116079694067741,0.007012795698041552,0.475475206084062,0.005494419192178911,5,0.8,-0.06856239737274217,-0.05532266009852216
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.5073538587848934,0.47948989086972554,0.25555874876417906,0.0592070861535942,0.5052117794510862,0.008040583785252601,0.4777103747164081,0.011072853461673242,5,0.8,-0.06856239737274217,-0.05532266009852216
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.5038111658456486,0.4751599597728334,0.25466774616374954,0.042919453105717854,0.509832123091224,0.005987237044136445,0.47929232030355945,0.011235339367536158,5,0.8,-0.07210509031198697,-0.06038628899835796
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.5038111658456486,0.4751599597728334,0.25466774616374954,0.042919453105717854,0.5026686942447938,0.0018873556452142972,0.47665508258815636,0.0037972421168379756,5,0.8,-0.07210509031198697,-0.06038628899835796
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,100,1101,2210,529,1050,0.5035344827586207,0.4809604181720498,0.29782803660841595,0.18483247170710093,0.5016125499093226,0.004122495464897256,0.4804721947702918,0.006284803586837427,5,0.8,-0.07238177339901486,-0.04242323481116583
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,216,1101,2210,529,1050,0.5028866995073892,0.47765869624460555,0.28633674421959604,0.15427077926707192,0.5013064211838092,0.006892823744458114,0.4757024519065188,0.007396627778425415,5,0.8,-0.07302955665024635,-0.043071018062397326
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,135,1101,2210,529,1050,0.5023464696223316,0.4814610277116716,0.28601202221341465,0.16118236285387236,0.5000208031159236,0.004814629261237009,0.4785080107070853,0.00718833431886004,5,0.8,-0.07356978653530388,-0.043611247947454856
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,111,1101,2210,529,1050,0.4964449917898193,0.46774640114915705,0.2860067602559685,0.1539778001456552,0.4984909645869607,0.004255172608406533,0.46918890632782945,0.0011258233714751967,5,0.8,-0.07947126436781621,-0.04951272577996718
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.4956215106732348,0.4722701991789052,0.2861470517492958,0.16046725298209388,0.498901851661695,0.006608523793823045,0.474870760792967,0.008644293910573113,5,0.8,-0.08029474548440074,-0.050336206896551716
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.4956215106732348,0.4722701991789052,0.2861470517492958,0.16046725298209388,0.49052246143804457,0.005203506101307607,0.4724164320180921,0.007874369601886609,5,0.8,-0.08029474548440074,-0.050336206896551716
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.49347126436781613,0.4722973469717515,0.2546506541949237,0.055010246550179116,0.49067196184553075,0.011666387209056486,0.47478633967927425,0.009076965004215488,5,0.8,-0.0824449917898194,-0.07072619047619039
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.49347126436781613,0.4722973469717515,0.2546506541949237,0.055010246550179116,0.49365099286097214,0.006013616317449951,0.47582181060442863,0.006388912436040207,5,0.8,-0.0824449917898194,-0.07072619047619039
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.4855065681444992,0.46607249678190654,0.255473502957326,0.07271628535403155,0.48821678207305624,0.008102383732528829,0.4695158813970942,0.006647612224553522,5,0.8,-0.09040968801313631,-0.0771699507389163
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.4855065681444992,0.46607249678190654,0.255473502957326,0.07271628535403155,0.4880746888935336,0.0052606892122177675,0.4659455275924184,0.004588561387046692,5,0.8,-0.09040968801313631,-0.0771699507389163
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/summary.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/summary.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a4afa8b6a3b2c80ca25652b020f8dc891a357ae8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/summary.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+| experiment | description | layer_variant | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.577966 | 0.001450 | 0.538537 | 0.009397 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.015095 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.583321 | 0.002681 | 0.541031 | 0.002735 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.033335 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.574561 | 0.005678 | 0.536160 | 0.006419 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.016616 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.574922 | 0.006231 | 0.538228 | 0.005199 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.015095 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.583046 | 0.003910 | 0.543813 | 0.005124 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.033335 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.577710 | 0.003946 | 0.542262 | 0.005022 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.016616 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.577399 | 0.006982 | 0.539599 | 0.007097 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.033335 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.575948 | 0.007462 | 0.538051 | 0.009787 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.016616 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.579292 | 0.541274 | 0.324999 | 0.283901 | 0.579157 | 0.005721 | 0.539536 | 0.008313 | 5 | 0.800000 | 0.003376 | 0.015095 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.574432 | 0.003650 | 0.546445 | 0.007440 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.011719 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.574918 | 0.006585 | 0.543863 | 0.007547 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.011719 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.574388 | 0.007773 | 0.542223 | 0.009043 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.029959 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.576890 | 0.003093 | 0.548889 | 0.004070 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.029959 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.576055 | 0.006178 | 0.550065 | 0.007192 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013240 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.577732 | 0.004903 | 0.550574 | 0.007208 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013240 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.576702 | 0.005469 | 0.550898 | 0.005022 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.011719 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.576721 | 0.003125 | 0.551834 | 0.006891 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013240 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.575916 | 0.547451 | 0.246733 | 0.038850 | 0.578960 | 0.008791 | 0.547310 | 0.009637 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.029959 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.564669 | 0.524084 | 0.248663 | 0.039296 | 0.567987 | 0.006150 | 0.523822 | 0.003240 | 5 | 0.800000 | -0.011247 | 0.001993 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.564197 | 0.530593 | 0.248025 | 0.043856 | 0.565583 | 0.005413 | 0.532032 | 0.002178 | 5 | 0.800000 | -0.011719 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.564197 | 0.530593 | 0.248025 | 0.043856 | 0.563342 | 0.003120 | 0.533079 | 0.006289 | 5 | 0.800000 | -0.011719 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.564197 | 0.530593 | 0.248025 | 0.043856 | 0.564841 | 0.004751 | 0.529642 | 0.003560 | 5 | 0.800000 | -0.011719 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.562677 | 0.532274 | 0.247572 | 0.048243 | 0.565163 | 0.005384 | 0.532436 | 0.008162 | 5 | 0.800000 | -0.013240 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.562677 | 0.532274 | 0.247572 | 0.048243 | 0.561105 | 0.004851 | 0.531135 | 0.002972 | 5 | 0.800000 | -0.013240 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.562677 | 0.532274 | 0.247572 | 0.048243 | 0.567151 | 0.003992 | 0.533884 | 0.004647 | 5 | 0.800000 | -0.013240 | 0.000000 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.560100 | 0.525645 | 0.249574 | 0.053070 | 0.560408 | 0.005505 | 0.525017 | 0.008087 | 5 | 0.800000 | -0.015816 | -0.004097 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.558993 | 0.521304 | 0.248772 | 0.043762 | 0.559220 | 0.005415 | 0.520062 | 0.008309 | 5 | 0.800000 | -0.016924 | -0.003684 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.558993 | 0.521304 | 0.248772 | 0.043762 | 0.561516 | 0.005976 | 0.522140 | 0.003540 | 5 | 0.800000 | -0.016924 | -0.003684 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.556564 | 0.514491 | 0.249406 | 0.032541 | 0.554768 | 0.002163 | 0.508875 | 0.003330 | 5 | 0.800000 | -0.019352 | -0.006112 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.553227 | 0.519198 | 0.249677 | 0.045674 | 0.554270 | 0.005512 | 0.515624 | 0.002014 | 5 | 0.800000 | -0.022690 | -0.010971 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.553227 | 0.519198 | 0.249677 | 0.045674 | 0.550529 | 0.005662 | 0.517794 | 0.007417 | 5 | 0.800000 | -0.022690 | -0.010971 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.552218 | 0.521159 | 0.280453 | 0.153237 | 0.548988 | 0.006686 | 0.522883 | 0.002267 | 5 | 0.800000 | -0.023699 | 0.006260 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.550074 | 0.510389 | 0.250889 | 0.049087 | 0.548596 | 0.005474 | 0.504656 | 0.008752 | 5 | 0.800000 | -0.025842 | -0.014124 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.546590 | 0.514664 | 0.251070 | 0.049676 | 0.544913 | 0.002435 | 0.517796 | 0.008450 | 5 | 0.800000 | -0.029326 | -0.017607 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.545958 | 0.510815 | 0.261456 | 0.084531 | 0.546025 | 0.004443 | 0.508109 | 0.006123 | 5 | 0.800000 | -0.029959 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.545958 | 0.510815 | 0.261456 | 0.084531 | 0.548045 | 0.002219 | 0.511737 | 0.006640 | 5 | 0.800000 | -0.029959 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.545958 | 0.510815 | 0.261456 | 0.084531 | 0.545229 | 0.003263 | 0.510018 | 0.008237 | 5 | 0.800000 | -0.029959 | 0.000000 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.544184 | 0.511855 | 0.253203 | 0.052745 | 0.547430 | 0.002909 | 0.516600 | 0.005707 | 5 | 0.800000 | -0.031732 | -0.020014 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.544107 | 0.514458 | 0.251021 | 0.049633 | 0.543669 | 0.005631 | 0.512039 | 0.008998 | 5 | 0.800000 | -0.031810 | -0.018570 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.543310 | 0.507679 | 0.251899 | 0.051008 | 0.545886 | 0.003752 | 0.512174 | 0.008988 | 5 | 0.800000 | -0.032606 | -0.020887 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.542832 | 0.518247 | 0.252571 | 0.054985 | 0.541020 | 0.004998 | 0.515691 | 0.004896 | 5 | 0.800000 | -0.033085 | -0.019845 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.539995 | 0.514358 | 0.275517 | 0.142507 | 0.539033 | 0.005879 | 0.512645 | 0.010210 | 5 | 0.800000 | -0.035921 | -0.005963 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.539995 | 0.514358 | 0.275517 | 0.142507 | 0.538787 | 0.004039 | 0.517078 | 0.009343 | 5 | 0.800000 | -0.035921 | -0.005963 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.539585 | 0.501594 | 0.252012 | 0.051031 | 0.541431 | 0.003002 | 0.504519 | 0.003220 | 5 | 0.800000 | -0.036331 | -0.023091 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.538722 | 0.494207 | 0.252132 | 0.044235 | 0.535122 | 0.004911 | 0.489883 | 0.004880 | 5 | 0.800000 | -0.037194 | -0.023954 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.537718 | 0.491618 | 0.252935 | 0.041138 | 0.534336 | 0.003262 | 0.484025 | 0.002217 | 5 | 0.800000 | -0.038198 | -0.026479 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.537564 | 0.509590 | 0.252260 | 0.052860 | 0.538533 | 0.004062 | 0.510973 | 0.006443 | 5 | 0.800000 | -0.038352 | -0.025112 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.532608 | 0.487140 | 0.277757 | 0.129634 | 0.533313 | 0.003076 | 0.484913 | 0.006670 | 5 | 0.800000 | -0.043309 | -0.013350 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.532395 | 0.491513 | 0.253969 | 0.042748 | 0.531836 | 0.003754 | 0.489761 | 0.003060 | 5 | 0.800000 | -0.043521 | -0.031803 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.532117 | 0.497391 | 0.252346 | 0.047996 | 0.531294 | 0.003625 | 0.496243 | 0.005148 | 5 | 0.800000 | -0.043799 | -0.030559 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.531956 | 0.491918 | 0.253625 | 0.050648 | 0.527036 | 0.005010 | 0.490644 | 0.008732 | 5 | 0.800000 | -0.043961 | -0.032242 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.531316 | 0.495974 | 0.252935 | 0.045776 | 0.536626 | 0.004933 | 0.499929 | 0.002982 | 5 | 0.800000 | -0.044600 | -0.031360 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.530685 | 0.490144 | 0.253237 | 0.041603 | 0.534938 | 0.007449 | 0.493680 | 0.005629 | 5 | 0.800000 | -0.045232 | -0.031992 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.530494 | 0.495324 | 0.252934 | 0.058540 | 0.528158 | 0.008383 | 0.489279 | 0.008806 | 5 | 0.800000 | -0.045422 | -0.032182 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.530482 | 0.489305 | 0.277374 | 0.137542 | 0.530891 | 0.007038 | 0.489955 | 0.005840 | 5 | 0.800000 | -0.045434 | -0.015476 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.528419 | 0.493785 | 0.253973 | 0.052691 | 0.525636 | 0.002034 | 0.492221 | 0.005688 | 5 | 0.800000 | -0.047498 | -0.035779 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.527607 | 0.486347 | 0.279815 | 0.134955 | 0.527367 | 0.002021 | 0.488852 | 0.002664 | 5 | 0.800000 | -0.048310 | -0.018351 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.526773 | 0.490316 | 0.254422 | 0.055310 | 0.524026 | 0.006779 | 0.491130 | 0.005234 | 5 | 0.800000 | -0.049143 | -0.037424 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.526764 | 0.488510 | 0.254345 | 0.053718 | 0.525469 | 0.006835 | 0.483589 | 0.008862 | 5 | 0.800000 | -0.049152 | -0.035912 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.526663 | 0.488217 | 0.279001 | 0.144439 | 0.529528 | 0.004640 | 0.492305 | 0.002990 | 5 | 0.800000 | -0.049253 | -0.019294 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.526510 | 0.487804 | 0.254022 | 0.040866 | 0.528233 | 0.004300 | 0.489628 | 0.004552 | 5 | 0.800000 | -0.049406 | -0.037688 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.526257 | 0.486076 | 0.254555 | 0.061787 | 0.524790 | 0.004266 | 0.485792 | 0.004978 | 5 | 0.800000 | -0.049659 | -0.036420 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.526195 | 0.496849 | 0.253386 | 0.044428 | 0.522434 | 0.004156 | 0.494083 | 0.007427 | 5 | 0.800000 | -0.049722 | -0.038003 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.525193 | 0.488753 | 0.287883 | 0.172771 | 0.526799 | 0.008318 | 0.486758 | 0.010834 | 5 | 0.800000 | -0.050723 | -0.020765 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.524869 | 0.497643 | 0.253753 | 0.055357 | 0.526397 | 0.004038 | 0.498387 | 0.007217 | 5 | 0.800000 | -0.051048 | -0.039329 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.524753 | 0.498055 | 0.253759 | 0.046107 | 0.521368 | 0.006993 | 0.496049 | 0.007360 | 5 | 0.800000 | -0.051163 | -0.037924 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.524698 | 0.500897 | 0.252739 | 0.045357 | 0.525379 | 0.003818 | 0.501155 | 0.009011 | 5 | 0.800000 | -0.051218 | -0.037979 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.524490 | 0.496413 | 0.254356 | 0.067130 | 0.519390 | 0.006015 | 0.493960 | 0.008948 | 5 | 0.800000 | -0.051426 | -0.038186 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.524136 | 0.493741 | 0.254093 | 0.048675 | 0.523035 | 0.003686 | 0.494086 | 0.010548 | 5 | 0.800000 | -0.051780 | -0.040061 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.523430 | 0.488652 | 0.254383 | 0.055829 | 0.516695 | 0.002945 | 0.486869 | 0.003409 | 5 | 0.800000 | -0.052486 | -0.039246 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.523357 | 0.501184 | 0.253469 | 0.046028 | 0.526472 | 0.005277 | 0.503307 | 0.008026 | 5 | 0.800000 | -0.052559 | -0.039319 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.522365 | 0.492899 | 0.253868 | 0.053775 | 0.526469 | 0.004806 | 0.487696 | 0.005302 | 5 | 0.800000 | -0.053552 | -0.040312 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.520991 | 0.488055 | 0.256179 | 0.071477 | 0.520373 | 0.003720 | 0.489900 | 0.005726 | 5 | 0.800000 | -0.054925 | -0.043206 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.520892 | 0.498173 | 0.254049 | 0.050915 | 0.521220 | 0.005222 | 0.499261 | 0.006162 | 5 | 0.800000 | -0.055024 | -0.041784 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.520786 | 0.495193 | 0.254159 | 0.048827 | 0.525091 | 0.003240 | 0.498237 | 0.006757 | 5 | 0.800000 | -0.055131 | -0.043412 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.520566 | 0.485969 | 0.255312 | 0.054668 | 0.516236 | 0.004656 | 0.486316 | 0.004607 | 5 | 0.800000 | -0.055351 | -0.043632 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.520026 | 0.487759 | 0.280443 | 0.140680 | 0.520177 | 0.005678 | 0.486167 | 0.007444 | 5 | 0.800000 | -0.055890 | -0.025931 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.519398 | 0.489479 | 0.255455 | 0.062521 | 0.518883 | 0.004743 | 0.492426 | 0.006245 | 5 | 0.800000 | -0.056518 | -0.044799 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.518788 | 0.495700 | 0.254336 | 0.059382 | 0.517099 | 0.004479 | 0.494786 | 0.006474 | 5 | 0.800000 | -0.057128 | -0.043888 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.518764 | 0.492442 | 0.254847 | 0.053411 | 0.518358 | 0.003848 | 0.488748 | 0.006712 | 5 | 0.800000 | -0.057152 | -0.045433 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.518497 | 0.491159 | 0.254285 | 0.058909 | 0.517335 | 0.005626 | 0.491313 | 0.006948 | 5 | 0.800000 | -0.057420 | -0.044180 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.518472 | 0.490759 | 0.282326 | 0.148762 | 0.519362 | 0.009094 | 0.495292 | 0.010246 | 5 | 0.800000 | -0.057444 | -0.027486 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.517961 | 0.493066 | 0.254253 | 0.051277 | 0.519387 | 0.005994 | 0.497772 | 0.009284 | 5 | 0.800000 | -0.057955 | -0.046236 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.517700 | 0.478018 | 0.278131 | 0.131755 | 0.521695 | 0.005178 | 0.479829 | 0.004658 | 5 | 0.800000 | -0.058217 | -0.028258 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.517521 | 0.495841 | 0.253576 | 0.057992 | 0.514740 | 0.002210 | 0.497462 | 0.005508 | 5 | 0.800000 | -0.058396 | -0.045156 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.517411 | 0.477285 | 0.279951 | 0.148394 | 0.527724 | 0.003876 | 0.482298 | 0.004163 | 5 | 0.800000 | -0.058505 | -0.028546 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.516772 | 0.483632 | 0.255584 | 0.056486 | 0.520584 | 0.003451 | 0.488411 | 0.004438 | 5 | 0.800000 | -0.059144 | -0.047426 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.516154 | 0.494973 | 0.254509 | 0.058320 | 0.514792 | 0.006209 | 0.492217 | 0.006302 | 5 | 0.800000 | -0.059763 | -0.048044 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.516108 | 0.494101 | 0.281502 | 0.159762 | 0.512220 | 0.001989 | 0.488303 | 0.005448 | 5 | 0.800000 | -0.059809 | -0.029850 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.516085 | 0.483890 | 0.278828 | 0.147374 | 0.517232 | 0.004570 | 0.482887 | 0.003815 | 5 | 0.800000 | -0.059831 | -0.029872 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.515576 | 0.483896 | 0.283262 | 0.154852 | 0.515496 | 0.006120 | 0.482839 | 0.007118 | 5 | 0.800000 | -0.060341 | -0.030382 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.514924 | 0.485859 | 0.283378 | 0.152130 | 0.513063 | 0.004332 | 0.481604 | 0.008958 | 5 | 0.800000 | -0.060993 | -0.031034 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.513745 | 0.483936 | 0.279975 | 0.146572 | 0.515410 | 0.006162 | 0.484842 | 0.006321 | 5 | 0.800000 | -0.062172 | -0.032213 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.513668 | 0.480752 | 0.280025 | 0.150915 | 0.514618 | 0.005463 | 0.479948 | 0.004324 | 5 | 0.800000 | -0.062248 | -0.032289 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.513653 | 0.492705 | 0.255549 | 0.065843 | 0.509998 | 0.001602 | 0.490382 | 0.006464 | 5 | 0.800000 | -0.062264 | -0.050545 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.512842 | 0.484855 | 0.277634 | 0.133193 | 0.511446 | 0.003749 | 0.482717 | 0.005130 | 5 | 0.800000 | -0.063074 | -0.033115 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.512595 | 0.484883 | 0.255580 | 0.057422 | 0.510339 | 0.003695 | 0.482575 | 0.009349 | 5 | 0.800000 | -0.063321 | -0.050081 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.512323 | 0.482086 | 0.255967 | 0.050474 | 0.510415 | 0.007732 | 0.479238 | 0.009685 | 5 | 0.800000 | -0.063594 | -0.051875 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.512323 | 0.482086 | 0.255967 | 0.050474 | 0.512079 | 0.003820 | 0.484904 | 0.007820 | 5 | 0.800000 | -0.063594 | -0.051875 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.512300 | 0.483050 | 0.283552 | 0.149624 | 0.511350 | 0.002947 | 0.481635 | 0.006756 | 5 | 0.800000 | -0.063616 | -0.033657 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.512040 | 0.482070 | 0.276081 | 0.123624 | 0.510316 | 0.007729 | 0.478837 | 0.008323 | 5 | 0.800000 | -0.063876 | -0.033917 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.512040 | 0.482070 | 0.276081 | 0.123624 | 0.514388 | 0.002671 | 0.488740 | 0.001897 | 5 | 0.800000 | -0.063876 | -0.033917 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.511884 | 0.486535 | 0.283778 | 0.153513 | 0.507977 | 0.005753 | 0.486630 | 0.010918 | 5 | 0.800000 | -0.064032 | -0.034073 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.511741 | 0.485578 | 0.283237 | 0.154143 | 0.508623 | 0.006087 | 0.480430 | 0.004484 | 5 | 0.800000 | -0.064175 | -0.034216 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.511624 | 0.485402 | 0.255579 | 0.061826 | 0.505321 | 0.008591 | 0.480564 | 0.010338 | 5 | 0.800000 | -0.064292 | -0.051053 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.511566 | 0.490322 | 0.255320 | 0.062882 | 0.508754 | 0.006291 | 0.488941 | 0.006006 | 5 | 0.800000 | -0.064351 | -0.052632 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.511130 | 0.486157 | 0.255499 | 0.055944 | 0.515032 | 0.006644 | 0.485648 | 0.005552 | 5 | 0.800000 | -0.064787 | -0.053068 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.510271 | 0.479805 | 0.282251 | 0.158528 | 0.511294 | 0.003578 | 0.481528 | 0.004713 | 5 | 0.800000 | -0.065645 | -0.035687 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.509690 | 0.476902 | 0.253851 | 0.037511 | 0.507337 | 0.004985 | 0.475197 | 0.004180 | 5 | 0.800000 | -0.066227 | -0.052987 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.509690 | 0.476902 | 0.253851 | 0.037511 | 0.510494 | 0.008498 | 0.474347 | 0.005414 | 5 | 0.800000 | -0.066227 | -0.052987 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.507886 | 0.481448 | 0.273396 | 0.126345 | 0.507273 | 0.007172 | 0.478761 | 0.006218 | 5 | 0.800000 | -0.068030 | -0.038072 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.507886 | 0.481448 | 0.273396 | 0.126345 | 0.506049 | 0.005574 | 0.482040 | 0.006565 | 5 | 0.800000 | -0.068030 | -0.038072 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.507354 | 0.479490 | 0.255559 | 0.059207 | 0.511608 | 0.007013 | 0.475475 | 0.005494 | 5 | 0.800000 | -0.068562 | -0.055323 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.507354 | 0.479490 | 0.255559 | 0.059207 | 0.505212 | 0.008041 | 0.477710 | 0.011073 | 5 | 0.800000 | -0.068562 | -0.055323 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.503811 | 0.475160 | 0.254668 | 0.042919 | 0.509832 | 0.005987 | 0.479292 | 0.011235 | 5 | 0.800000 | -0.072105 | -0.060386 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.503811 | 0.475160 | 0.254668 | 0.042919 | 0.502669 | 0.001887 | 0.476655 | 0.003797 | 5 | 0.800000 | -0.072105 | -0.060386 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.503534 | 0.480960 | 0.297828 | 0.184832 | 0.501613 | 0.004122 | 0.480472 | 0.006285 | 5 | 0.800000 | -0.072382 | -0.042423 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.502887 | 0.477659 | 0.286337 | 0.154271 | 0.501306 | 0.006893 | 0.475702 | 0.007397 | 5 | 0.800000 | -0.073030 | -0.043071 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.502346 | 0.481461 | 0.286012 | 0.161182 | 0.500021 | 0.004815 | 0.478508 | 0.007188 | 5 | 0.800000 | -0.073570 | -0.043611 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.496445 | 0.467746 | 0.286007 | 0.153978 | 0.498491 | 0.004255 | 0.469189 | 0.001126 | 5 | 0.800000 | -0.079471 | -0.049513 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.495622 | 0.472270 | 0.286147 | 0.160467 | 0.498902 | 0.006609 | 0.474871 | 0.008644 | 5 | 0.800000 | -0.080295 | -0.050336 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 529 | 1050 | 0.495622 | 0.472270 | 0.286147 | 0.160467 | 0.490522 | 0.005204 | 0.472416 | 0.007874 | 5 | 0.800000 | -0.080295 | -0.050336 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.493471 | 0.472297 | 0.254651 | 0.055010 | 0.490672 | 0.011666 | 0.474786 | 0.009077 | 5 | 0.800000 | -0.082445 | -0.070726 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 3911 | 1050 | 0.493471 | 0.472297 | 0.254651 | 0.055010 | 0.493651 | 0.006014 | 0.475822 | 0.006389 | 5 | 0.800000 | -0.082445 | -0.070726 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.485507 | 0.466072 | 0.255474 | 0.072716 | 0.488217 | 0.008102 | 0.469516 | 0.006648 | 5 | 0.800000 | -0.090410 | -0.077170 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4440 | 1050 | 0.485507 | 0.466072 | 0.255474 | 0.072716 | 0.488075 | 0.005261 | 0.465946 | 0.004589 | 5 | 0.800000 | -0.090410 | -0.077170 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/test_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/test_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6f791cd678fb624f4d06be6163fb21014f73a0c3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_4f8435be9ba9439bab0c5d31f1a073cf/topology_steps/roberta_sst5/test_metrics.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+experiment,description,layer_variant,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5744315309681169,0.0036496172992168934,0.5464445114044238,0.007439852308927982,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.577966204811374,0.0014500093926980706,0.5385366810454956,0.009396650737613076,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train,test,2,8544,2210,3911,1050,0.5641974548440065,0.53059292767451,0.24802518438454077,0.04385631464005455,0.5655828088500596,0.00541294359813682,0.5320323463056382,0.00217816493612055,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.5123226600985222,0.4820861534222218,0.255966557727345,0.050474365365017995,0.5120785354658955,0.003820494930487264,0.48490394860977615,0.007819959176845156,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.5123226600985222,0.4820861534222218,0.255966557727345,0.050474365365017995,0.5104148058181497,0.007731567871109426,0.47923844258328147,0.009685429371072739,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,111,8544,2210,3911,1050,0.5265098522167487,0.4878037197953351,0.2540215471375158,0.04086585376232156,0.5282334499580414,0.004299880573501445,0.48962797013059245,0.004551783856278834,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,135,8544,2210,3911,1050,0.5267733990147784,0.49031594614167073,0.2544224532181454,0.05530998931173103,0.524025876905302,0.006778565254228705,0.4911301362273231,0.005233520309573637,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,171,8544,2210,3911,1050,0.5319556650246305,0.49191828567976337,0.2536254916632683,0.050648229817318355,0.5270363558201201,0.005009614146912784,0.49064352245772047,0.008732213635187685,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,216,8544,2210,3911,1050,0.5323949096880132,0.49151339351880013,0.2539688456579387,0.04274846352813204,0.5318356983989936,0.00375444495595954,0.48976127282796966,0.003059640495828863,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,312,8544,2210,3911,1050,0.5377183908045977,0.4916176444978815,0.25293518017842914,0.041138293727868674,0.5343361870168377,0.0032623674097962568,0.4840254756401376,0.002216582780966864,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,444,8544,2210,3911,1050,0.5500738916256158,0.5103885954848879,0.25088919876756616,0.049087065319843914,0.5485960963542631,0.005473793845868987,0.5046559811875497,0.008751941070101814,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,642,8544,2210,3911,1050,0.5532266009852217,0.5191976341740836,0.24967686430538658,0.04567373709394779,0.5542701872606753,0.0055117874132650894,0.5156237652203279,0.0020139211906861094,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,645,8544,2210,3911,1050,0.5532266009852217,0.5191976341740836,0.24967686430538658,0.04567373709394779,0.5505291051668229,0.00566243531275986,0.5177944724385195,0.007416627824329166,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,100,8544,2210,3911,1050,0.5601001642036125,0.5256446788309517,0.2495741168786604,0.05306986555879168,0.5604080420984024,0.0055045346495539126,0.525017001606374,0.008087010589641352,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5768904178063334,0.0030934208234445373,0.5488888564327181,0.004070132700405028,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5833207641097177,0.0026806822955184034,0.5410305876757253,0.002735163553407809,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,validation,test,2,1101,2210,529,1050,0.5459577175697865,0.5108151043546999,0.26145607898298123,0.08453089006375829,0.5452285044351403,0.003262976737489036,0.5100182723894827,0.008236829513814272,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.4956215106732348,0.4722701991789052,0.2861470517492958,0.16046725298209388,0.49052246143804457,0.005203506101307607,0.4724164320180921,0.007874369601886609,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.4956215106732348,0.4722701991789052,0.2861470517492958,0.16046725298209388,0.498901851661695,0.006608523793823045,0.474870760792967,0.008644293910573113,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,111,1101,2210,529,1050,0.4964449917898193,0.46774640114915705,0.2860067602559685,0.1539778001456552,0.4984909645869607,0.004255172608406533,0.46918890632782945,0.0011258233714751967,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,135,1101,2210,529,1050,0.5137446633825944,0.4839359521219495,0.2799753830780418,0.14657247039907703,0.515409595510034,0.006162139307598737,0.4848424761752911,0.006320842582693675,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,171,1101,2210,529,1050,0.5136683087027915,0.4807520684421552,0.2800247002632383,0.15091485988653414,0.5146184420183997,0.005462509463230952,0.4799480789753618,0.0043242662286004175,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,216,1101,2210,529,1050,0.5160853858784893,0.4838896093953427,0.27882754363430023,0.14737400269395348,0.517231652171159,0.004569658987460973,0.482886553799703,0.0038150111257984516,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,312,1101,2210,529,1050,0.5176995073891626,0.4780180859265398,0.2781308521763546,0.1317550505726886,0.5216950728236572,0.005178374267729044,0.47982903258350057,0.004658254522530516,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,444,1101,2210,529,1050,0.5174113300492611,0.47728527660429454,0.2799510156583744,0.1483939076447253,0.5277237940280334,0.0038761475158915577,0.48229799324282785,0.004163337743181845,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,642,1101,2210,529,1050,0.5399950738916257,0.5143577572575162,0.27551724350875795,0.14250690652753753,0.5390326344258489,0.0058793627455734606,0.5126453079225906,0.010210167638185247,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,645,1101,2210,529,1050,0.5399950738916257,0.5143577572575162,0.27551724350875795,0.14250690652753753,0.5387870712390541,0.004039248010438317,0.5170779144013788,0.009342936701891924,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,100,1101,2210,529,1050,0.5522175697865354,0.5211588613893217,0.28045330542249286,0.153236528220501,0.5489875113096072,0.006685682148706905,0.5228833759061894,0.0022670503067926525,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5760554951794059,0.0061784170503471625,0.5500649421757714,0.007192364381257403,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5745610213263348,0.005678285163193976,0.536160111458442,0.006419348999394111,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train_validation,test,2,9645,2210,4440,1050,0.5626765188834155,0.5322736622760089,0.24757226931230839,0.04824268133855756,0.5671507363360682,0.003991523184490784,0.5338837629973389,0.004647383193565683,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.5073538587848934,0.47948989086972554,0.25555874876417906,0.0592070861535942,0.5052117794510862,0.008040583785252601,0.4777103747164081,0.011072853461673242,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.5073538587848934,0.47948989086972554,0.25555874876417906,0.0592070861535942,0.5116079694067741,0.007012795698041552,0.475475206084062,0.005494419192178911,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,111,9645,2210,4440,1050,0.5306847290640394,0.49014436841385517,0.25323659442720037,0.041603040542968005,0.5349376000365387,0.007448528000865187,0.4936800907334072,0.005629320787429507,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,135,9645,2210,4440,1050,0.531316091954023,0.4959737633713467,0.2529351756156587,0.045775515281427016,0.5366258170534307,0.004932891942823373,0.4999288029259641,0.0029816314253202163,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,171,9645,2210,4440,1050,0.5321174055829229,0.49739107238722513,0.2523458772010097,0.04799630300717601,0.531294089217045,0.0036249835634362044,0.4962432675882118,0.005147893809294857,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,216,9645,2210,4440,1050,0.5304942528735632,0.49532398227502433,0.2529335848040177,0.05853951881733008,0.5281580028520488,0.008382747230992204,0.4892787538452198,0.00880581164141002,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,312,9645,2210,4440,1050,0.5387224958949097,0.49420749836050615,0.25213228610545757,0.04423496696608852,0.5351218618858468,0.0049108060755791326,0.4898834298095302,0.0048800513710415055,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,444,9645,2210,4440,1050,0.556564039408867,0.5144908091513787,0.24940582030750838,0.03254082923514901,0.554767653308616,0.002163170576728417,0.5088746635223219,0.0033295505346531864,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,642,9645,2210,4440,1050,0.5589926108374385,0.5213043081760159,0.24877198337634668,0.0437617800001157,0.5615162766456596,0.005975560865738743,0.5221395934381057,0.0035402894426721666,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,645,9645,2210,4440,1050,0.5589926108374385,0.5213043081760159,0.24877198337634668,0.0437617800001157,0.559219579357383,0.005414588398609321,0.5200618685325612,0.008309168588044771,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,100,9645,2210,4440,1050,0.5646691297208538,0.5240841618948623,0.2486628994912267,0.03929628442405754,0.5679870772828445,0.00614977753999629,0.5238221433612201,0.0032398791219060545,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5749182112202854,0.006584565508488694,0.5438628437982999,0.00754706371456992,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5749220680375935,0.006231350346699624,0.5382280742310505,0.005199196287734473,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train,test,2,8544,2210,3911,1050,0.5641974548440065,0.53059292767451,0.24802518438454077,0.04385631464005455,0.5633420386472414,0.0031204516961514887,0.5330794584613744,0.0062893501049585175,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.5038111658456486,0.4751599597728334,0.25466774616374954,0.042919453105717854,0.509832123091224,0.005987237044136445,0.47929232030355945,0.011235339367536158,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.5038111658456486,0.4751599597728334,0.25466774616374954,0.042919453105717854,0.5026686942447938,0.0018873556452142972,0.47665508258815636,0.0037972421168379756,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,111,8544,2210,3911,1050,0.5261945812807882,0.4968485048120638,0.25338606157821447,0.04442827434486223,0.5224344213445561,0.004156294625525789,0.4940825750333442,0.0074268082292752525,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,135,8544,2210,3911,1050,0.5187643678160919,0.49244168905739727,0.2548472372862219,0.053410955611621444,0.5183577744298994,0.0038484174907155483,0.4887483541761325,0.006712255447395485,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,171,8544,2210,3911,1050,0.5167717569786535,0.48363150146650746,0.25558412771598615,0.056485721457638034,0.5205843157630009,0.0034511455351555554,0.4884105016263721,0.004438231112376584,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,216,8544,2210,3911,1050,0.5193981937602627,0.48947866261636785,0.2554546805270848,0.06252125251608465,0.5188827033895025,0.004743085956665528,0.4924262963145015,0.006244577363846282,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,312,8544,2210,3911,1050,0.5205656814449917,0.4859690700250013,0.2553118064699352,0.05466848043009699,0.5162356467878573,0.0046558964605653425,0.4863156214274804,0.004607395386807791,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,444,8544,2210,3911,1050,0.5284187192118226,0.49378475810468114,0.2539733164795478,0.052691490634439384,0.525636471433246,0.0020340181780841684,0.49222072512755266,0.005688029809000437,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,642,8544,2210,3911,1050,0.5465903119868637,0.5146641215837389,0.2510701012707559,0.04967605163446092,0.5449132978000879,0.002435326306544846,0.5177960558321775,0.008449817654128122,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,645,8544,2210,3911,1050,0.5433103448275862,0.5076790788691037,0.2518988971169032,0.051007637340562885,0.5458864512490988,0.0037518272719853254,0.5121740303561699,0.00898815656516497,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,100,8544,2210,3911,1050,0.5441839080459769,0.5118552335124151,0.2532033153631709,0.0527452728558264,0.5474303996721868,0.0029087502835386542,0.5166001747670137,0.005706862593679878,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5743884511746093,0.007773453460278764,0.542222732039563,0.009042739874333688,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5830462187202843,0.003910067724720133,0.5438128966146986,0.005123532940945624,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,validation,test,2,1101,2210,529,1050,0.5459577175697865,0.5108151043546999,0.26145607898298123,0.08453089006375829,0.548044505627265,0.002219482474475631,0.5117374538049082,0.0066401959123259646,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.5078858784893268,0.48144757374982994,0.2733959514820471,0.1263453324220374,0.5060486763523386,0.00557378436337829,0.48203976791198067,0.006564961174448759,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.5078858784893268,0.48144757374982994,0.2733959514820471,0.1263453324220374,0.5072732197053906,0.007172376580281833,0.4787614741751206,0.006217534768371026,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,111,1101,2210,529,1050,0.5128423645320197,0.4848551453484925,0.27763394084542936,0.13319334035488764,0.5114455193782066,0.003748883970839394,0.4827172499096579,0.005129987359901008,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,135,1101,2210,529,1050,0.511884236453202,0.4865348330832689,0.2837778898108202,0.15351260184882537,0.5079768906154449,0.005752558882590412,0.48663020909457455,0.010918362716914794,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,171,1101,2210,529,1050,0.5184720853858785,0.4907588067161811,0.2823256812530611,0.14876207543768002,0.5193624163116393,0.009094371151348488,0.495292002950596,0.010245764727123349,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,216,1101,2210,529,1050,0.5200262725779967,0.4877594916036805,0.28044348060576435,0.14068010288054944,0.5201767719555171,0.005678121869233093,0.48616654137301785,0.007443523853572495,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,312,1101,2210,529,1050,0.526663382594417,0.4882169023085585,0.2790014487861396,0.14443861152514859,0.5295282556964652,0.004639741445619569,0.49230518496351305,0.0029899560439607463,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,444,1101,2210,529,1050,0.5304819376026273,0.48930507009045554,0.2773738145580718,0.13754164752883322,0.5308913096146244,0.007038007346004381,0.489954767624905,0.005839793417810424,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,642,1101,2210,529,1050,0.532607553366174,0.4871403380506829,0.27775671458790796,0.12963440842196516,0.5333133184303527,0.0030764144671657214,0.4849126523731272,0.006669868247357534,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,645,1101,2210,529,1050,0.5276067323481116,0.4863468469504536,0.27981537416731556,0.13495539485315078,0.5273673499607122,0.0020205230387652403,0.48885211358718594,0.002663970791837744,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,100,1101,2210,529,1050,0.5251929392446634,0.4887529248357414,0.28788298101651094,0.1727707295704492,0.5267986661892436,0.008318235463544323,0.4867576587197906,0.01083386267113775,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5777321070574629,0.004903180383664681,0.5505735848741404,0.007207581649212386,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5777096003120721,0.003945549606350387,0.5422617848619099,0.005021986675046318,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train_validation,test,2,9645,2210,4440,1050,0.5626765188834155,0.5322736622760089,0.24757226931230839,0.04824268133855756,0.5651632305342238,0.0053843708012089875,0.5324355080838173,0.008162124087197128,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.5096896551724138,0.4769023253292115,0.25385143432055973,0.037511102958492415,0.5073374006778011,0.00498523069679682,0.4751967918252662,0.00418036050477068,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.5096896551724138,0.4769023253292115,0.25385143432055973,0.037511102958492415,0.5104943456851742,0.008498106276185349,0.4743470492100556,0.005414321175003543,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,111,9645,2210,4440,1050,0.5184967159277504,0.4911590989221203,0.2542847571063834,0.058909079429933335,0.5173346428830231,0.00562615172330147,0.4913132414448641,0.006947798908998523,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,135,9645,2210,4440,1050,0.5223645320197045,0.49289893891448733,0.25386761476535036,0.05377492406592068,0.5264688891020086,0.004806379900886416,0.48769592954482094,0.005301959659743169,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,171,9645,2210,4440,1050,0.5234302134646962,0.48865178266009535,0.2543825918895798,0.055828817522418854,0.5166952791675871,0.002944908654054613,0.48686884251935403,0.003408684330817191,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,216,9645,2210,4440,1050,0.5267643678160919,0.48850952846869244,0.2543451533686627,0.05371764333051129,0.5254685138303291,0.0068349290782413665,0.48358924320224494,0.008862401529368319,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,312,9645,2210,4440,1050,0.5262569786535304,0.48607615667981463,0.25455450220012926,0.06178655695297998,0.5247896842708439,0.004266466950639339,0.48579217906755795,0.004977891162131996,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,444,9645,2210,4440,1050,0.5395853858784893,0.5015944252323179,0.2520117791103027,0.05103106877004892,0.541431391987236,0.0030016555934114404,0.504519354643672,0.0032203655677692355,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,642,9645,2210,4440,1050,0.537564039408867,0.509590336962455,0.25226022317557467,0.05285981690084912,0.5385331583295223,0.004061625256580799,0.5109731609586633,0.0064434194918085415,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,645,9645,2210,4440,1050,0.5441067323481117,0.5144580884585683,0.25102114203079295,0.049632627531104805,0.543669236987,0.00563132228720692,0.5120386029806339,0.008997997745776008,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,100,9645,2210,4440,1050,0.5428316912972085,0.5182470606730329,0.25257091599020065,0.05498477896479803,0.5410199965361787,0.0049976335923386335,0.5156911963690923,0.004896092114730936,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.576702263289721,0.005468624880443505,0.5508980665078772,0.005022449891430698,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train,test,1,8544,2210,3911,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5791571274540568,0.0057207484516928605,0.5395362181058633,0.00831252152587584,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train,test,2,8544,2210,3911,1050,0.5641974548440065,0.53059292767451,0.24802518438454077,0.04385631464005455,0.5648412969847826,0.004750500646616797,0.5296417606015618,0.0035599151207909444,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.49347126436781613,0.4722973469717515,0.2546506541949237,0.055010246550179116,0.49067196184553075,0.011666387209056486,0.47478633967927425,0.009076965004215488,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,90,8544,2210,3911,1050,0.49347126436781613,0.4722973469717515,0.2546506541949237,0.055010246550179116,0.49365099286097214,0.006013616317449951,0.47582181060442863,0.006388912436040207,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,111,8544,2210,3911,1050,0.524136288998358,0.4937411278615036,0.2540925721739257,0.048674919210743864,0.5230346713904094,0.0036855903800924266,0.4940864146434576,0.010548406781450815,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,135,8544,2210,3911,1050,0.5111297208538588,0.48615747904318535,0.25549855984017356,0.05594446076086092,0.5150316053194283,0.006643723007685281,0.48564837720579074,0.0055521448875482035,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,171,8544,2210,3911,1050,0.5115656814449918,0.4903221483290833,0.25532005434192984,0.06288237942534923,0.5087544862261524,0.006290799181810123,0.48894129381102147,0.006006072763656261,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,216,8544,2210,3911,1050,0.5136527093596059,0.4927046573644641,0.25554872082906244,0.06584291798272979,0.5099983554614196,0.001601696175414907,0.4903815246144808,0.00646352646416938,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,312,8544,2210,3911,1050,0.5248686371100164,0.4976432037048924,0.25375276059781376,0.055357113421433,0.5263971751821462,0.004038389414271943,0.49838727727527676,0.007217397594520543,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,444,8544,2210,3911,1050,0.5161535303776683,0.49497261120246133,0.25450862266352303,0.05831970212937911,0.5147923693202789,0.006208819266074439,0.49221738401314435,0.006301637686421471,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,642,8544,2210,3911,1050,0.5207857142857143,0.4951931622378544,0.25415908874026427,0.04882749159014884,0.5250905818581462,0.003239811365117243,0.49823718325244093,0.006757168489145655,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,645,8544,2210,3911,1050,0.5179614121510673,0.49306600590427585,0.25425269789701366,0.05127686010812649,0.5193865253765524,0.005994334489251428,0.4977719829603829,0.009283683369948642,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,100,8544,2210,3911,1050,0.5209909688013137,0.4880554085155616,0.25617861679439385,0.07147662424306597,0.5203733795469836,0.0037196276457098333,0.4899002202121009,0.005725602753851069,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5789602491313961,0.008791401827777006,0.5473100318609301,0.009636982968615648,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1101,2210,529,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5773986064873646,0.006982120839707069,0.5395988195038867,0.007097241625246596,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,validation,test,2,1101,2210,529,1050,0.5459577175697865,0.5108151043546999,0.26145607898298123,0.08453089006375829,0.5460247905593262,0.004443066028637852,0.5081090240986327,0.006122874704017485,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.5120402298850575,0.4820696038413449,0.27608082790431776,0.12362357903593178,0.5103159560049804,0.007729458273937842,0.478836954743101,0.008323205815374142,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,90,1101,2210,529,1050,0.5120402298850575,0.4820696038413449,0.27608082790431776,0.12362357903593178,0.5143881665066002,0.0026712641260184006,0.48874044025119023,0.0018966510763219308,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,111,1101,2210,529,1050,0.510270935960591,0.47980479364651635,0.2822506311240692,0.15852814868097656,0.5112937024296574,0.003577550272437547,0.4815283040022759,0.004713321190875721,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,135,1101,2210,529,1050,0.5023464696223316,0.4814610277116716,0.28601202221341465,0.16118236285387236,0.5000208031159236,0.004814629261237009,0.4785080107070853,0.00718833431886004,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,171,1101,2210,529,1050,0.5117413793103449,0.4855779708800364,0.28323716963273016,0.15414272227719822,0.5086231054098255,0.0060873386405647534,0.4804303731115727,0.00448440679923446,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,216,1101,2210,529,1050,0.5028866995073892,0.47765869624460555,0.28633674421959604,0.15427077926707192,0.5013064211838092,0.006892823744458114,0.4757024519065188,0.007396627778425415,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,312,1101,2210,529,1050,0.5123004926108374,0.48305018582448855,0.2835518960986875,0.1496240171113171,0.5113498079781904,0.002946596146107669,0.48163500210936966,0.006756260675862305,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,444,1101,2210,529,1050,0.5161075533661741,0.4941007322418916,0.28150226614443796,0.1597616717650709,0.5122197596323045,0.0019892752220992713,0.48830336409731184,0.005448363874856004,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,642,1101,2210,529,1050,0.5149236453201971,0.48585873023731285,0.2833781751973852,0.15212983947834363,0.5130633491627232,0.0043323306774367765,0.4816038860486473,0.008957923726956855,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,645,1101,2210,529,1050,0.5155755336617406,0.48389582623683214,0.2832619680524528,0.1548519638960185,0.5154959170997183,0.006119858264235147,0.48283921501001814,0.007117705644477294,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,100,1101,2210,529,1050,0.5035344827586207,0.4809604181720498,0.29782803660841595,0.18483247170710093,0.5016125499093226,0.004122495464897256,0.4804721947702918,0.006284803586837427,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5759162561576355,0.5474507549567762,0.24673316226978878,0.03885008900413689,0.5767207792331128,0.0031248442011642718,0.5518343739794527,0.006891368532038423,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,9645,2210,4440,1050,0.5792922824302135,0.5412740518664995,0.324998674261158,0.2839005879460379,0.5759476835553952,0.0074620178833514,0.5380511864794885,0.009787416052666179,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train_validation,test,2,9645,2210,4440,1050,0.5626765188834155,0.5322736622760089,0.24757226931230839,0.04824268133855756,0.5611053776623315,0.004851149751642184,0.5311349991837611,0.0029715571764926023,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.4855065681444992,0.46607249678190654,0.255473502957326,0.07271628535403155,0.4880746888935336,0.0052606892122177675,0.4659455275924184,0.004588561387046692,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,90,9645,2210,4440,1050,0.4855065681444992,0.46607249678190654,0.255473502957326,0.07271628535403155,0.48821678207305624,0.008102383732528829,0.4695158813970942,0.006647612224553522,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,111,9645,2210,4440,1050,0.5247528735632183,0.49805512540394037,0.2537586472644882,0.046107323116371945,0.521367672986492,0.006992916814580704,0.4960486494568537,0.007359776287780835,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,135,9645,2210,4440,1050,0.5125952380952381,0.48488282833999313,0.2555795590693967,0.05742198972561713,0.5103394668705644,0.0036950395833393644,0.48257513841779665,0.009348882200005319,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,171,9645,2210,4440,1050,0.511623973727422,0.4854023639486342,0.25557865322480583,0.06182559542290222,0.5053207860618079,0.008591419038408023,0.48056375369609416,0.010338400826155735,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,216,9645,2210,4440,1050,0.5187881773399015,0.4957004358295756,0.25433602118645604,0.059382326085519105,0.5170991925550188,0.004479288988886195,0.4947858431537001,0.00647426112702216,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,312,9645,2210,4440,1050,0.520892446633826,0.4981733337850448,0.25404940696926404,0.05091494417165315,0.5212195752666966,0.005221891387024233,0.49926144589238497,0.006162388789768975,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,444,9645,2210,4440,1050,0.5233571428571429,0.5011838771229145,0.2534690030231987,0.04602839931798095,0.5264717595162006,0.005277097026964199,0.5033072318196796,0.008026373883676673,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,642,9645,2210,4440,1050,0.5175205254515599,0.495841398159799,0.253576423593534,0.05799167491605205,0.5147403609695533,0.0022103132309334093,0.49746240670354747,0.0055077512741284855,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,645,9645,2210,4440,1050,0.5246978653530379,0.5008965862113013,0.2527394879132894,0.04535721698136617,0.5253789555995667,0.003817840405811868,0.5011554158094038,0.00901141121000323,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,100,9645,2210,4440,1050,0.5244901477832513,0.49641338266351115,0.25435580559621146,0.06712968814806215,0.5193901138680558,0.006015126902938412,0.49395975610739395,0.008947728743414802,5,0.8
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1b6ec16153404d35f3d0e2d761a7ca26e83bb092
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,177 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: google/electra-base-discriminator
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/electra_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/electra_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 100
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d4938811aa3a05103d651e33b8a0504006775eaf
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,164 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/electra_cola
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: experiment=topology_steps/electra_cola,extras.print_config=false
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/electra_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..78364a56466690615d55ffc45660833b13e38bdb
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,2 @@
+- experiment=topology_steps/electra_cola
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e11403b9611f3ee24788356801e725eaef2baf86
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,18 @@
+[2026-05-11 14:48:52,488][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:48:52,550][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 15:12:24,717][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:12:24,760][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 15:18:09,653][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:18:09,697][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 15:36:53,071][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:36:53,114][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 16:28:02,161][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 16:28:02,204][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 16:38:36,627][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 16:38:36,673][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 16:59:06,607][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 16:59:06,653][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 18:37:19,965][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 18:37:20,030][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 18:59:58,172][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 18:59:58,260][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8d2d6f85abd0ba3419aa1b58bd9bbbb6f6e205b0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1ee922c95a50713ed3cc93f019f284af59fc588645caa34cb562fc4ba02bcd86
+size 10316
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4c91b69a83dea9aaa99e39c5f1f1fe3bf5a69e6d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:dcb519f6f153cb44bd0d4c6cbaf7a4b4f84dd6f1bba9b736e55c6f543c6cc989
+size 3706356
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..67306732a0cfda847b174678a28e775f9226323e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:62300c88e73e8a05cdbde07897568023442c2487d5d58b32eb8e684612a8613f
+size 18834274
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dbc9c016728439711bd26874fe83aaeb3db92978
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e3aab8095f02723ea37751a9647cb0f1b24d2fee2ee49beecd8a62f4b0197ea4
+size 23200921
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..935a5f0e51a6ccbb2a3252bfdd38078ae4a6ae23
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/big_all12_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c639106fed9da0d1aeea8e170c638ccce7c8f82e1298f73195910d9ce3782d15
+size 5508720
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ce7c446f10587f241de57ae384cee402ccf2cd2c
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
@@ -0,0 +1,635 @@
+# ChatGPT Next-Iteration Brief
+
+Paste this file into ChatGPT to propose the next iteration of topological attention uncertainty features.
+
+## Protocol
+- Dataset: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/electra_runs_seeds/CoLa/0`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, CatBoost fitting and feature selection use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split only: final comparison. Test features are never used for training or feature selection.
+- Baseline scores are prohibited in topological methods. Only E00/E01/E02 use MSP/entropy.
+- Test bootstrap: `5` samples of `0.8` test fraction.
+- Attention symmetrization: `max`
+- Layer variants: `['small_last1', 'medium_last4', 'big_all12']`
+- Head aggregation: `['mean', 'std', 'max']`
+
+## Baseline Anchors
+- E00 MSP test ROC-AUC: `0.773298`
+- E02 MSP+entropy CatBoost test ROC-AUC: `0.765696`
+
+## Best Test Method
+- Method: `E00`
+- Training source: `train`
+- Layer variant: `small_last1`
+- Description: MSP standalone baseline
+- Test ROC-AUC: `0.773298`
+- Bootstrapped test ROC-AUC: `0.767273 ± 0.007743`
+- Delta vs MSP: `0.000000`
+- Delta vs E02: `0.007602`
+
+## Detailed Result Table
+
+| method_name | layer_variant | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | brier | ece | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E00 | small_last1 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.767273 | 0.007743 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.404123 | 0.023548 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.773260 | 0.004200 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.416925 | 0.009281 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.766579 | 0.007324 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.402027 | 0.018576 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.774302 | 0.003698 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.399438 | 0.013602 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.774649 | 0.005042 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.413060 | 0.011343 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.779300 | 0.004787 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.420060 | 0.016559 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.770266 | 0.006166 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.401835 | 0.017924 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.774377 | 0.007421 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.415754 | 0.012096 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.770374 | 0.007088 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.396376 | 0.013653 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.766788 | 0.004160 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.398651 | 0.014987 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.770620 | 0.004564 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.404463 | 0.014352 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.776178 | 0.011022 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.411634 | 0.012778 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.769357 | 0.007745 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.396944 | 0.009665 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.783155 | 0.009811 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.430122 | 0.014182 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.771115 | 0.005317 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.405447 | 0.013797 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.770726 | 0.013199 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.407335 | 0.029257 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.771860 | 0.009219 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.405028 | 0.023855 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.777651 | 0.004755 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.412757 | 0.010759 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.767939 | 0.768471 | 0.006061 | -0.005360 | 0.000000 | 0.389895 | 0.396197 | 0.007301 | 0.189089 | 0.220910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.767939 | 0.767355 | 0.008612 | -0.005360 | 0.000000 | 0.389895 | 0.396179 | 0.015940 | 0.189089 | 0.220910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.767939 | 0.758947 | 0.005417 | -0.005360 | 0.000000 | 0.389895 | 0.377946 | 0.012838 | 0.189089 | 0.220910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.765696 | 0.762712 | 0.010367 | -0.007602 | 0.000000 | 0.380172 | 0.368703 | 0.018124 | 0.187003 | 0.209662 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.765696 | 0.764353 | 0.008811 | -0.007602 | 0.000000 | 0.380172 | 0.379224 | 0.015913 | 0.187003 | 0.209662 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.765696 | 0.762676 | 0.011282 | -0.007602 | 0.000000 | 0.380172 | 0.378781 | 0.013204 | 0.187003 | 0.209662 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.750246 | 0.751607 | 0.004096 | -0.023053 | -0.015450 | 0.388015 | 0.400060 | 0.014386 | 0.159196 | 0.145335 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.748348 | 0.748178 | 0.009271 | -0.024950 | -0.017348 | 0.382249 | 0.387049 | 0.020151 | 0.160339 | 0.145190 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.742643 | 0.743121 | 0.004587 | -0.030655 | -0.023053 | 0.366437 | 0.379619 | 0.018322 | 0.156361 | 0.128777 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.739583 | 0.741688 | 0.008982 | -0.033716 | -0.026114 | 0.383253 | 0.387645 | 0.018325 | 0.164008 | 0.149884 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.739334 | 0.741260 | 0.012848 | -0.033965 | -0.028605 | 0.379936 | 0.375536 | 0.014326 | 0.171763 | 0.176377 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.738668 | 0.733282 | 0.007608 | -0.034630 | -0.029271 | 0.369329 | 0.362579 | 0.011188 | 0.173545 | 0.178888 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.734671 | 0.739549 | 0.006569 | -0.038628 | 0.000000 | 0.375945 | 0.378256 | 0.018767 | 0.197242 | 0.213544 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.734671 | 0.734334 | 0.010745 | -0.038628 | 0.000000 | 0.375945 | 0.384918 | 0.013216 | 0.197242 | 0.213544 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.734671 | 0.733344 | 0.007346 | -0.038628 | 0.000000 | 0.375945 | 0.370468 | 0.002372 | 0.197242 | 0.213544 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.725572 | 0.729149 | 0.009829 | -0.047726 | -0.042367 | 0.340863 | 0.345182 | 0.009208 | 0.160897 | 0.135496 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.725062 | 0.731217 | 0.004419 | -0.048236 | -0.040634 | 0.325684 | 0.334671 | 0.009863 | 0.149321 | 0.084017 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.725062 | 0.725807 | 0.007704 | -0.048236 | -0.040634 | 0.325684 | 0.333446 | 0.010611 | 0.149321 | 0.084017 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.724770 | 0.728120 | 0.010039 | -0.048529 | -0.043169 | 0.361144 | 0.365612 | 0.018921 | 0.170635 | 0.164116 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.724029 | 0.722068 | 0.008588 | -0.049269 | -0.043909 | 0.341118 | 0.341781 | 0.016841 | 0.164899 | 0.138032 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.723638 | 0.730020 | 0.006152 | -0.049661 | -0.044301 | 0.346608 | 0.350586 | 0.011648 | 0.180489 | 0.185046 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.721410 | 0.721193 | 0.008119 | -0.051888 | -0.046529 | 0.320810 | 0.321198 | 0.009420 | 0.158522 | 0.120357 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.721410 | 0.720945 | 0.015661 | -0.051888 | -0.046529 | 0.320810 | 0.323345 | 0.012310 | 0.158522 | 0.120357 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.718343 | 0.716520 | 0.006323 | -0.054955 | -0.047353 | 0.337609 | 0.336010 | 0.013865 | 0.154489 | 0.105006 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.710318 | 0.712387 | 0.008752 | -0.062981 | -0.057621 | 0.360279 | 0.365808 | 0.022598 | 0.170983 | 0.161203 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.708022 | 0.714753 | 0.008796 | -0.065276 | -0.057674 | 0.338103 | 0.342789 | 0.015983 | 0.158139 | 0.130075 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.705335 | 0.704310 | 0.002893 | -0.067964 | -0.029336 | 0.306232 | 0.309707 | 0.007815 | 0.148280 | 0.069856 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.705335 | 0.697745 | 0.004350 | -0.067964 | -0.029336 | 0.306232 | 0.312560 | 0.007337 | 0.148280 | 0.069856 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.705123 | 0.703073 | 0.006465 | -0.068175 | -0.060573 | 0.304564 | 0.309086 | 0.015010 | 0.160358 | 0.103227 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.702212 | 0.700981 | 0.012355 | -0.071087 | -0.063485 | 0.325258 | 0.333316 | 0.009020 | 0.163297 | 0.141773 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.698871 | 0.698381 | 0.015092 | -0.074428 | -0.069068 | 0.332056 | 0.337399 | 0.013905 | 0.179311 | 0.180588 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.696059 | 0.695383 | 0.007486 | -0.077240 | -0.038612 | 0.305603 | 0.301901 | 0.011285 | 0.159533 | 0.094235 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.696053 | 0.693512 | 0.007854 | -0.077246 | -0.069644 | 0.328876 | 0.320843 | 0.009735 | 0.164518 | 0.141754 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.695816 | 0.692728 | 0.006931 | -0.077482 | -0.072123 | 0.312505 | 0.312063 | 0.014166 | 0.177358 | 0.172133 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.695486 | 0.694271 | 0.015792 | -0.077812 | -0.070210 | 0.319732 | 0.318916 | 0.009119 | 0.168854 | 0.153433 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.694628 | 0.693172 | 0.010174 | -0.078671 | -0.073311 | 0.321739 | 0.322536 | 0.017789 | 0.178080 | 0.173529 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.693850 | 0.700530 | 0.011707 | -0.079448 | -0.074089 | 0.338578 | 0.350984 | 0.018046 | 0.177344 | 0.170153 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.693004 | 0.700868 | 0.006474 | -0.080294 | -0.074935 | 0.313430 | 0.330728 | 0.009989 | 0.161227 | 0.122768 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.692898 | 0.703681 | 0.007053 | -0.080400 | -0.075040 | 0.319755 | 0.331106 | 0.014352 | 0.160148 | 0.122044 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.692880 | 0.690976 | 0.006209 | -0.080419 | -0.075059 | 0.305807 | 0.303517 | 0.013573 | 0.173766 | 0.160641 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.692469 | 0.686071 | 0.008313 | -0.080829 | -0.075470 | 0.327210 | 0.316096 | 0.025663 | 0.181757 | 0.180174 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.691972 | 0.698384 | 0.015079 | -0.081327 | -0.075967 | 0.322435 | 0.322261 | 0.024247 | 0.177725 | 0.173291 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.687629 | 0.695178 | 0.011694 | -0.085669 | -0.078067 | 0.304231 | 0.317029 | 0.009564 | 0.180105 | 0.165516 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.686447 | 0.682020 | 0.013596 | -0.086851 | -0.081492 | 0.317316 | 0.323875 | 0.016208 | 0.165972 | 0.137056 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 52 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.684892 | 0.678993 | 0.007910 | -0.088407 | -0.049779 | 0.305185 | 0.300620 | 0.015670 | 0.160884 | 0.100121 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.684500 | 0.682937 | 0.005826 | -0.088799 | -0.081196 | 0.310983 | 0.308812 | 0.004912 | 0.152554 | 0.086009 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.684319 | 0.682739 | 0.012327 | -0.088979 | -0.050351 | 0.302392 | 0.301280 | 0.014045 | 0.155461 | 0.086488 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.683865 | 0.679565 | 0.005634 | -0.089433 | -0.081831 | 0.322155 | 0.312934 | 0.003517 | 0.154428 | 0.097187 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.683044 | 0.678406 | 0.008885 | -0.090254 | -0.084895 | 0.309929 | 0.301216 | 0.013760 | 0.189945 | 0.191510 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.682590 | 0.672575 | 0.012234 | -0.090709 | -0.085349 | 0.305616 | 0.302457 | 0.018620 | 0.167518 | 0.140950 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.682254 | 0.680541 | 0.005441 | -0.091045 | -0.052417 | 0.282425 | 0.291772 | 0.009283 | 0.158267 | 0.091580 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.679156 | 0.682149 | 0.008867 | -0.094143 | -0.086540 | 0.314617 | 0.326012 | 0.006993 | 0.170911 | 0.143405 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.678988 | 0.674023 | 0.006011 | -0.094311 | -0.055683 | 0.289441 | 0.292606 | 0.013988 | 0.163578 | 0.095135 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.678471 | 0.676202 | 0.006711 | -0.094827 | -0.087225 | 0.295621 | 0.294304 | 0.006898 | 0.166500 | 0.127852 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.678297 | 0.669533 | 0.010240 | -0.095001 | -0.087399 | 0.321170 | 0.312723 | 0.015033 | 0.172840 | 0.149467 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.676686 | 0.674119 | 0.014930 | -0.096613 | -0.091253 | 0.303977 | 0.297643 | 0.024821 | 0.163947 | 0.130128 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.675815 | 0.673473 | 0.010062 | -0.097484 | -0.089881 | 0.320982 | 0.313667 | 0.007779 | 0.171328 | 0.141693 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.675666 | 0.680700 | 0.014581 | -0.097633 | -0.092273 | 0.325132 | 0.338438 | 0.020344 | 0.187041 | 0.191085 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.675386 | 0.677542 | 0.006166 | -0.097913 | -0.090310 | 0.306177 | 0.294744 | 0.018074 | 0.153887 | 0.084253 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.673501 | 0.669335 | 0.010936 | -0.099798 | -0.092195 | 0.304236 | 0.302564 | 0.012176 | 0.160881 | 0.113976 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.673345 | 0.671166 | 0.005487 | -0.099953 | -0.061326 | 0.297425 | 0.298534 | 0.007026 | 0.162723 | 0.102076 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.669183 | 0.675408 | 0.006928 | -0.104115 | -0.065488 | 0.292423 | 0.298558 | 0.013836 | 0.164842 | 0.105485 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.668878 | 0.663526 | 0.003667 | -0.104420 | -0.099061 | 0.302598 | 0.293634 | 0.009701 | 0.192552 | 0.195694 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.667335 | 0.670109 | 0.012849 | -0.105963 | -0.098361 | 0.299619 | 0.291572 | 0.018893 | 0.157156 | 0.101751 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.667080 | 0.666719 | 0.014992 | -0.106218 | -0.098616 | 0.292042 | 0.290016 | 0.008183 | 0.180173 | 0.162127 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.666838 | 0.666215 | 0.013371 | -0.106461 | -0.098858 | 0.308065 | 0.304587 | 0.015120 | 0.163650 | 0.108065 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.666321 | 0.661823 | 0.006897 | -0.106977 | -0.099375 | 0.307765 | 0.298204 | 0.006943 | 0.164438 | 0.120244 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.665842 | 0.671463 | 0.009068 | -0.107456 | -0.068829 | 0.296038 | 0.290192 | 0.015629 | 0.161380 | 0.098757 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.665220 | 0.658115 | 0.007744 | -0.108078 | -0.102719 | 0.309302 | 0.311347 | 0.018718 | 0.172989 | 0.146962 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.662900 | 0.673504 | 0.015436 | -0.110399 | -0.102796 | 0.293028 | 0.310847 | 0.010230 | 0.158033 | 0.104035 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.659391 | 0.658007 | 0.010964 | -0.113908 | -0.108548 | 0.288948 | 0.294873 | 0.010490 | 0.167338 | 0.129847 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.658850 | 0.656425 | 0.010828 | -0.114449 | -0.106846 | 0.303274 | 0.291917 | 0.015746 | 0.181084 | 0.165036 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.657773 | 0.654979 | 0.011472 | -0.115525 | -0.076897 | 0.272648 | 0.269919 | 0.017826 | 0.165119 | 0.097350 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.655148 | 0.649050 | 0.006114 | -0.118150 | -0.112791 | 0.287798 | 0.283331 | 0.006996 | 0.178084 | 0.143107 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.655086 | 0.660572 | 0.010627 | -0.118213 | -0.079585 | 0.277001 | 0.281959 | 0.016183 | 0.164954 | 0.101926 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.650302 | 0.643825 | 0.008581 | -0.122997 | -0.117637 | 0.290805 | 0.295388 | 0.015199 | 0.196366 | 0.213840 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.650302 | 0.650307 | 0.006929 | -0.122997 | -0.117637 | 0.290805 | 0.298491 | 0.007950 | 0.196366 | 0.213840 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.644951 | 0.646591 | 0.005190 | -0.128347 | -0.089719 | 0.285992 | 0.296881 | 0.005559 | 0.158872 | 0.095179 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.639502 | 0.642846 | 0.003942 | -0.133797 | -0.095169 | 0.253142 | 0.259679 | 0.012331 | 0.160921 | 0.108488 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.637915 | 0.636398 | 0.015018 | -0.135383 | -0.096756 | 0.277408 | 0.274539 | 0.013792 | 0.162434 | 0.098036 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.637411 | 0.635112 | 0.013018 | -0.135887 | -0.130528 | 0.264785 | 0.267210 | 0.013049 | 0.203390 | 0.224721 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.637411 | 0.643773 | 0.008672 | -0.135887 | -0.130528 | 0.264785 | 0.269269 | 0.008683 | 0.203390 | 0.224721 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.637218 | 0.643766 | 0.007996 | -0.136080 | -0.097452 | 0.250785 | 0.254047 | 0.009284 | 0.158558 | 0.095313 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.636366 | 0.634154 | 0.011362 | -0.136932 | -0.098305 | 0.249981 | 0.252610 | 0.005935 | 0.158416 | 0.093055 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.635868 | 0.636796 | 0.012113 | -0.137430 | -0.129828 | 0.286485 | 0.282762 | 0.014437 | 0.188518 | 0.189932 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.635868 | 0.642822 | 0.014242 | -0.137430 | -0.129828 | 0.286485 | 0.294361 | 0.011336 | 0.188518 | 0.189932 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.630655 | 0.634313 | 0.008232 | -0.142643 | -0.104016 | 0.258693 | 0.260296 | 0.014183 | 0.166964 | 0.109941 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.626817 | 0.620478 | 0.005484 | -0.146482 | -0.107854 | 0.258571 | 0.257267 | 0.006433 | 0.168749 | 0.109535 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.625765 | 0.629261 | 0.011206 | -0.147533 | -0.142174 | 0.274318 | 0.286994 | 0.014249 | 0.201321 | 0.208989 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.625765 | 0.623853 | 0.015685 | -0.147533 | -0.142174 | 0.274318 | 0.277089 | 0.017807 | 0.201321 | 0.208989 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.623389 | 0.614375 | 0.013791 | -0.149910 | -0.111282 | 0.254544 | 0.246289 | 0.014123 | 0.159304 | 0.093784 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.618648 | 0.609750 | 0.010793 | -0.154650 | -0.116023 | 0.259787 | 0.257384 | 0.014734 | 0.172258 | 0.125610 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.617808 | 0.623148 | 0.008923 | -0.155490 | -0.116863 | 0.254335 | 0.261640 | 0.011522 | 0.173026 | 0.115496 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.617136 | 0.619718 | 0.004940 | -0.156162 | -0.117535 | 0.250470 | 0.252714 | 0.007022 | 0.161202 | 0.096670 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.614971 | 0.609023 | 0.010399 | -0.158327 | -0.150725 | 0.243259 | 0.230535 | 0.014292 | 0.193439 | 0.185182 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.614971 | 0.613845 | 0.005948 | -0.158327 | -0.150725 | 0.243259 | 0.241259 | 0.008213 | 0.193439 | 0.185182 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.612197 | 0.604581 | 0.005253 | -0.161102 | -0.122474 | 0.252523 | 0.247609 | 0.013945 | 0.172498 | 0.114668 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 52 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.611606 | 0.606129 | 0.009709 | -0.161693 | -0.123065 | 0.243661 | 0.243300 | 0.005089 | 0.173448 | 0.110662 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.610380 | 0.615057 | 0.011703 | -0.162918 | -0.155316 | 0.258865 | 0.258182 | 0.011470 | 0.196562 | 0.191249 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.610380 | 0.600432 | 0.009141 | -0.162918 | -0.155316 | 0.258865 | 0.253092 | 0.006289 | 0.196562 | 0.191249 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.603985 | 0.609143 | 0.010930 | -0.169314 | -0.130686 | 0.259756 | 0.261819 | 0.009448 | 0.175722 | 0.126010 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.603985 | 0.600746 | 0.012048 | -0.169314 | -0.130686 | 0.259756 | 0.262169 | 0.014833 | 0.175722 | 0.126010 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 52 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.594914 | 0.591221 | 0.008057 | -0.178384 | -0.139757 | 0.223998 | 0.220925 | 0.005486 | 0.176045 | 0.131724 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.591617 | 0.585394 | 0.011387 | -0.181682 | -0.143054 | 0.234616 | 0.233604 | 0.014949 | 0.171032 | 0.112626 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.586148 | 0.591577 | 0.013312 | -0.187150 | -0.148522 | 0.229358 | 0.238868 | 0.016949 | 0.178013 | 0.132999 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.586148 | 0.589991 | 0.011876 | -0.187150 | -0.148522 | 0.229358 | 0.229815 | 0.011137 | 0.178013 | 0.132999 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.562433 | 0.559742 | 0.009213 | -0.210865 | -0.172238 | 0.214641 | 0.214182 | 0.002851 | 0.184682 | 0.139956 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.562433 | 0.561236 | 0.005439 | -0.210865 | -0.172238 | 0.214641 | 0.213608 | 0.007581 | 0.184682 | 0.139956 | 5 | 0.800000 |
+
+
+## Selected Features
+- `small_last1_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v2:pattern_distance:next:mean`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_53:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_5:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_24:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_56:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:01:std`
+  - `v7:head_pair_11:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_13:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:stdlife:std`
+  - `v8:head_pair_29:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_63:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_46:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_44:h1_l2_summary`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v7:head_pair_15:h0_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:05:std`
+  - `v7:head_pair_64:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_18:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_23:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_23:h0_l2_summary`
+  - `v1:q90:isolated_node_ratio:std`
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_9:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_14:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_43:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_45:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:10:mean`
+  - `v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `small_last1_validation_E13_final_test_model` selected 52 features:
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v7:head_pair_56:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_40:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_34:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_46:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_7:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v8:head_pair_43:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_31:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_55:h0_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:01:std`
+  - `v8:head_pair_59:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_9:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_51:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_55:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_9:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_9:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_14:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:08:mean`
+  - `v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_std:max`
+  - `v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_35:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_31:h0_l2_summary`
+  - `v1:q90:largest_component_ratio:mean`
+  - `v7:head_pair_56:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:12:mean`
+  - `v1:q90:largest_component_ratio:std`
+  - `v7:head_pair_48:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_15:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_42:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_49:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_path_mean:std`
+  - `v8:head_pair_55:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_52:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:08:mean`
+  - `v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:02:std`
+  - ... 2 more
+- `small_last1_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v2:pattern_distance:next:mean`
+  - `v7:head_pair_56:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_5:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:11:max`
+  - `v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_13:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_31:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_27:h1_l2_summary`
+  - `v3:mst_edge_std:std`
+  - `v7:head_pair_38:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:05:std`
+  - `v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v7:head_pair_24:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_9:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_15:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v7:head_pair_16:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_53:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v7:head_pair_23:h0_l2_summary`
+  - `v6:betti:02:mean`
+  - `v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_std:mean`
+  - `v6:silhouette:01:mean`
+  - `v8:head_pair_15:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:01:std`
+  - `v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_9:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_56:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_44:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_64:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_46:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `medium_last4_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v8:head_pair_62:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_std:mean`
+  - `v7:head_pair_11:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v6:silhouette:01:mean`
+  - `v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:05:std`
+  - `v7:head_pair_9:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_41:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_59:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:previous:std`
+  - `v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_13:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard`
+  - `v9:layer_w_drift_std`
+  - `v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_17:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_60:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_1:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_58:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v7:head_pair_56:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_21:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_59:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_55:h1_l2_summary`
+  - `v4:h0:q25life:std`
+  - `v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:q50life:max`
+  - `v6:betti:07:mean`
+  - `v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_42:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_52:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_22:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `medium_last4_validation_E13_final_test_model` selected 52 features:
+  - `v7:head_pair_28:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_60:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_3:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_7:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_52:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_63:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:02:mean`
+  - `v7:head_pair_54:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_16:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_22:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_63:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_59:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_49:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_28:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_38:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_10:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_58:h1_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:01:mean`
+  - `v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_25:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_26:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:03:std`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - `v6:betti:06:mean`
+  - `v8:head_pair_65:q60:edge_jaccard`
+  - `v1:q90:isolated_node_ratio:std`
+  - `v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:10:mean`
+  - `v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:sumlife:std`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v7:head_pair_4:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_35:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_48:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_17:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard`
+  - ... 2 more
+- `medium_last4_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:01:mean`
+  - `v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_17:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_std:mean`
+  - `v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_44:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_36:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_9:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_21:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_32:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:05:std`
+  - `v7:head_pair_22:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:stdlife:mean`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_60:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_41:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_47:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:next:std`
+  - `v7:head_pair_11:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_42:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_58:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_40:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:previous:std`
+  - `v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_53:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_60:h0_l2_summary`
+  - ... 50 more
+- `big_all12_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v3:mst_edge_std:mean`
+  - `v7:head_pair_39:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_39:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v6:silhouette:05:std`
+  - `v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:count_life_gt_010_norm:std`
+  - `v7:head_pair_15:h0_l2_summary`
+  - `v3:mst_edge_max:max`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v6:betti:02:mean`
+  - `v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_45:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_0:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_25:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:13:max`
+  - `v2:pattern_distance:previous:std`
+  - `v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:previous:mean`
+  - `v7:head_pair_45:h1_l2_summary`
+  - `v5:h1:stdlife:mean`
+  - `v4:h0:q25life:std`
+  - `v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_32:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_38:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v7:head_pair_31:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_15:h1_l2_summary`
+  - `v4:h0:stdlife:std`
+  - `v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_44:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_38:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_40:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_42:h1_l2_summary`
+  - `v1:q90:beta1_norm:std`
+  - `v7:head_pair_10:h1_l2_summary`
+  - `v6:betti:06:std`
+  - ... 50 more
+- `big_all12_validation_E13_final_test_model` selected 52 features:
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:14:max`
+  - `v7:head_pair_50:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:03:mean`
+  - `v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:stdlife:std`
+  - `v7:head_pair_43:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_31:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:04:mean`
+  - `v7:head_pair_23:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_20:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_23:q80:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:count_life_gt_010_norm:mean`
+  - `v7:head_pair_14:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_51:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_40:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_60:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_61:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_39:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:std`
+  - `v7:head_pair_31:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_std:mean`
+  - `v8:head_pair_14:q90:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:next:max`
+  - `v6:betti:10:std`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_57:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v7:head_pair_0:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:02:mean`
+  - `v7:head_pair_54:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_1:h1_l2_summary`
+  - ... 2 more
+- `big_all12_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v3:mst_edge_std:mean`
+  - `v8:head_pair_39:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_23:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_40:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_15:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:05:std`
+  - `v7:head_pair_10:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:previous:mean`
+  - `v6:betti:02:mean`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v7:head_pair_45:h0_l2_summary`
+  - `v4:h0:stdlife:std`
+  - `v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_15:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_0:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_std:max`
+  - `v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:next:max`
+  - `v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:q75life:max`
+  - `v7:head_pair_39:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_43:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:count_life_gt_010_norm:std`
+  - `v6:silhouette:08:mean`
+  - `v7:head_pair_44:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_13:h1_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v7:head_pair_6:h0_l2_summary`
+  - `v1:q90:beta1_norm:std`
+  - `v2:pattern_distance:previous:std`
+  - `v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v4:h0:q50life:max`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_max:max`
+  - `v6:betti:07:std`
+  - `v6:betti:03:mean`
+  - ... 50 more
+
+## Ask For Next Iteration
+Use the table above to propose new topological feature methods that improve test ROC-AUC over E00/E02 without using baseline scores inside topology methods. Pay attention to layer variants, training source differences, bootstrap variance, feature counts, and which feature families help or overfit.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..540bb0ebf31032a7ec50f0511e9bd3bfff9bf59f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+method_name,layer_variant,training_source,description,feature_families,feature_description,feature_selection_description,num_features,num_train_source,num_errors_train_source,num_test,num_errors_test,roc_auc,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02,auprc,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,brier,ece,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction
+E00,small_last1,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,724,1043,188,0.7732984944631083,0.7672733937298452,0.007743236965947518,0.0,0.007602339181286721,0.40781966248541995,0.4041229957630514,0.023547986023543438,0.13060083399029931,0.04048479757738708,5,0.8
+E01,small_last1,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,724,1043,188,0.7732984944631083,0.773260431939047,0.00419977423193666,0.0,0.007602339181286721,0.40781966248541995,0.4169245937208627,0.009281053712163428,0.380902358145191,0.49304245815663283,5,0.8
+E00,small_last1,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,987,1043,188,0.7732984944631083,0.766578651500389,0.007323952229236922,0.0,0.005359586910538949,0.40781966248541995,0.40202741608988146,0.018576309822384098,0.13060083399029931,0.04048479757738708,5,0.8
+E01,small_last1,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,987,1043,188,0.7732984944631083,0.7743022897305878,0.0036975947517797277,0.0,0.005359586910538949,0.40781966248541995,0.3994375607335918,0.013602007105596814,0.380902358145191,0.49304245815663283,5,0.8
+E01,small_last1,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,263,1043,188,0.7732984944631083,0.7746493216240617,0.005041568783352835,0.0,0.038627597362200006,0.40781966248541995,0.4130599782286978,0.011343421352767745,0.380902358145191,0.49304245815663283,5,0.8
+E00,small_last1,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,263,1043,188,0.7732984944631083,0.7792995009285952,0.004786551536257861,0.0,0.038627597362200006,0.40781966248541995,0.42005988837506986,0.016558749769472584,0.13060083399029931,0.04048479757738708,5,0.8
+E00,medium_last4,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,263,1043,188,0.7732984944631083,0.7702655348882387,0.0061655014162325696,0.0,0.038627597362200006,0.40781966248541995,0.4018351677512294,0.017923871944800055,0.13060083399029931,0.04048479757738708,5,0.8
+E01,medium_last4,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,263,1043,188,0.7732984944631083,0.7743774603070104,0.007421068270963015,0.0,0.038627597362200006,0.40781966248541995,0.41575403750379075,0.012096272576061577,0.380902358145191,0.49304245815663283,5,0.8
+E01,medium_last4,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,724,1043,188,0.7732984944631083,0.7703741956897583,0.007087798499303364,0.0,0.007602339181286721,0.40781966248541995,0.39637584058330244,0.013653036284816063,0.380902358145191,0.49304245815663283,5,0.8
+E00,medium_last4,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,724,1043,188,0.7732984944631083,0.7667875452049746,0.0041598489639527465,0.0,0.007602339181286721,0.40781966248541995,0.3986507391180343,0.014987235234186122,0.13060083399029931,0.04048479757738708,5,0.8
+E00,big_all12,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,724,1043,188,0.7732984944631083,0.7706197597565181,0.004564075150613035,0.0,0.007602339181286721,0.40781966248541995,0.4044634448720535,0.01435191345018452,0.13060083399029931,0.04048479757738708,5,0.8
+E01,big_all12,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,724,1043,188,0.7732984944631083,0.7761776591433951,0.01102187788402784,0.0,0.007602339181286721,0.40781966248541995,0.41163441316998756,0.01277754511333156,0.380902358145191,0.49304245815663283,5,0.8
+E00,medium_last4,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,987,1043,188,0.7732984944631083,0.7693569135155374,0.0077448033911802355,0.0,0.005359586910538949,0.40781966248541995,0.3969435298631313,0.009665113943437746,0.13060083399029931,0.04048479757738708,5,0.8
+E01,medium_last4,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,987,1043,188,0.7732984944631083,0.78315467263986,0.0098113652974523,0.0,0.005359586910538949,0.40781966248541995,0.43012219102772004,0.014182324421603948,0.380902358145191,0.49304245815663283,5,0.8
+E01,big_all12,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,263,1043,188,0.7732984944631083,0.771114715890356,0.005316691509361388,0.0,0.038627597362200006,0.40781966248541995,0.4054472208158863,0.01379705491366134,0.380902358145191,0.49304245815663283,5,0.8
+E00,big_all12,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,263,1043,188,0.7732984944631083,0.7707262778335513,0.01319900988173403,0.0,0.038627597362200006,0.40781966248541995,0.40733470382942966,0.029257079935136647,0.13060083399029931,0.04048479757738708,5,0.8
+E00,big_all12,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,987,1043,188,0.7732984944631083,0.771860463779058,0.009218773123281428,0.0,0.005359586910538949,0.40781966248541995,0.40502832794742305,0.023855018862929834,0.13060083399029931,0.04048479757738708,5,0.8
+E01,big_all12,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,987,1043,188,0.7732984944631083,0.7776510277071126,0.004755372846522802,0.0,0.005359586910538949,0.40781966248541995,0.41275721135453997,0.01075876557726842,0.380902358145191,0.49304245815663283,5,0.8
+E02,small_last1,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8551,987,1043,188,0.7679389075525693,0.7684706144144379,0.006060801188658666,-0.005359586910538949,0.0,0.389894786805373,0.39619741313771983,0.007300707783763834,0.18908943880653012,0.220910351707558,5,0.8
+E02,medium_last4,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8551,987,1043,188,0.7679389075525693,0.7673549826338322,0.008611885440491534,-0.005359586910538949,0.0,0.389894786805373,0.3961787836300772,0.015939700354204046,0.18908943880653012,0.220910351707558,5,0.8
+E02,big_all12,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8551,987,1043,188,0.7679389075525693,0.758947267889627,0.0054165999512061,-0.005359586910538949,0.0,0.389894786805373,0.37794635437227087,0.012837960713299732,0.18908943880653012,0.220910351707558,5,0.8
+E02,big_all12,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,6840,724,1043,188,0.7656961552818216,0.7627119276802603,0.01036699708574527,-0.007602339181286721,0.0,0.3801720644065088,0.3687028179694616,0.018123635519509924,0.18700316890097862,0.20966153742848925,5,0.8
+E02,medium_last4,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,6840,724,1043,188,0.7656961552818216,0.7643531430998924,0.008810606770454114,-0.007602339181286721,0.0,0.3801720644065088,0.379223669458141,0.015912552193052584,0.18700316890097862,0.20966153742848925,5,0.8
+E02,small_last1,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,6840,724,1043,188,0.7656961552818216,0.7626763932083893,0.01128177082375573,-0.007602339181286721,0.0,0.3801720644065088,0.3787810482145909,0.013204426551949788,0.18700316890097862,0.20966153742848925,5,0.8
+E08,small_last1,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,6840,724,1043,188,0.7502457384596243,0.7516071647349446,0.004095504831218427,-0.023052756003484,-0.015450416822197277,0.38801514315392027,0.4000601338262689,0.014386126276784043,0.15919647101050202,0.14533498482582435,5,0.8
+E07,small_last1,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,6840,724,1043,188,0.7483482642777156,0.7481781502731165,0.009271060811913895,-0.024950230185392663,-0.017347891004105942,0.38224936888047994,0.3870491610261622,0.020150835871019793,0.1603386944006024,0.14519010789644293,5,0.8
+E09,small_last1,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,6840,724,1043,188,0.7426433992783377,0.743120832552974,0.004587430480057128,-0.03065509518477061,-0.023052756003483887,0.3664366635612741,0.37961864646913646,0.018321641670980264,0.15636068423212612,0.12877713985060874,5,0.8
+E06,small_last1,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,6840,724,1043,188,0.7395825556799801,0.7416879746653288,0.008981526438274627,-0.033715938783128174,-0.026113599601841453,0.383252909992626,0.38764478154808507,0.018325111257396904,0.16400816678856103,0.14988368414647102,5,0.8
+E08,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8551,987,1043,188,0.7393337066069429,0.7412604070089012,0.01284795121164046,-0.03396478785616541,-0.028605200945626463,0.379935510703973,0.3755357067836542,0.014326093363355226,0.17176301633647773,0.17637681666661442,5,0.8
+E07,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8551,987,1043,188,0.7386680353365684,0.7332819963470241,0.007608241587077031,-0.034630459126539836,-0.029270872216000887,0.369328791784183,0.36257930970881286,0.01118774592665281,0.17354508713734018,0.1788883882048528,5,0.8
+E02,big_all12,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1711,263,1043,188,0.7346708971009083,0.7395491916182484,0.006568982915469989,-0.038627597362200006,0.0,0.3759449297653432,0.37825561856105383,0.01876740242566517,0.19724163996576802,0.21354441509802358,5,0.8
+E02,small_last1,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1711,263,1043,188,0.7346708971009083,0.7343341159324905,0.010745026583251223,-0.038627597362200006,0.0,0.3759449297653432,0.3849183808281715,0.013216362970373152,0.19724163996576802,0.21354441509802358,5,0.8
+E02,medium_last4,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1711,263,1043,188,0.7346708971009083,0.7333443856076002,0.007346112135023553,-0.038627597362200006,0.0,0.3759449297653432,0.3704677212605502,0.002371638652911789,0.19724163996576802,0.21354441509802358,5,0.8
+E10,small_last1,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8551,987,1043,188,0.7255723528679856,0.7291488329007029,0.00982903332174709,-0.04772614159512267,-0.042366554684583724,0.34086306029810665,0.34518158320007386,0.009208155797895495,0.1608970243246535,0.1354959068456275,5,0.8
+E12,small_last1,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,6840,724,1043,188,0.7250622122682594,0.7312172984868959,0.004419356776907709,-0.04823628219484888,-0.04063394301356216,0.3256839863079772,0.3346708376213273,0.009863010187129897,0.1493205507841078,0.08401712114876372,5,0.8
+E11,small_last1,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,6840,724,1043,188,0.7250622122682594,0.7258067721999071,0.007704039047540976,-0.04823628219484888,-0.04063394301356216,0.3256839863079772,0.33344593088852187,0.010610811361480317,0.1493205507841078,0.08401712114876372,5,0.8
+E09,small_last1,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8551,987,1043,188,0.7247698146074405,0.7281204323527366,0.010038778259081008,-0.04852867985566778,-0.04316909294512883,0.3611442111502726,0.36561233240522617,0.018920601160792874,0.17063494203932703,0.1641159925210019,5,0.8
+E13,small_last1,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8551,987,1043,188,0.7240294886151549,0.7220680281528692,0.008588494115805026,-0.04926900584795335,-0.0439094189374144,0.3411176857416301,0.34178136236509965,0.01684069211163271,0.16489924679172607,0.1380320077615161,5,0.8
+E06,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8551,987,1043,188,0.7236375513251213,0.7300202990223942,0.006152202538716241,-0.04966094313798697,-0.04430135622744802,0.3466075353940657,0.3505861833724699,0.011647814903501242,0.18048919301351105,0.1850456437313065,5,0.8
+E12,small_last1,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8551,987,1043,188,0.7214103521214383,0.7211931304790529,0.00811853283158681,-0.05188814234166994,-0.04652855543113099,0.32081009396949217,0.3211978228540786,0.009419702128228897,0.15852160080834435,0.12035679558026682,5,0.8
+E11,small_last1,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8551,987,1043,188,0.7214103521214383,0.7209445479895591,0.015660910107169367,-0.05188814234166994,-0.04652855543113099,0.32081009396949217,0.3233454992576296,0.012310431188361072,0.15852160080834435,0.12035679558026682,5,0.8
+E10,small_last1,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,6840,724,1043,188,0.7183432872962549,0.7165197801547252,0.006322949117874889,-0.054955207166853426,-0.047352867985566705,0.3376087027860586,0.33601020082738275,0.013864975161657281,0.15448931424207646,0.10500591017821426,5,0.8
+E09,medium_last4,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8551,987,1043,188,0.7103179046908049,0.7123872625815177,0.008751790461625011,-0.06298058977230336,-0.057621002861764414,0.3602792364852594,0.3658081089988649,0.022597843305053492,0.170983487742662,0.1612033880657595,5,0.8
+E09,medium_last4,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,6840,724,1043,188,0.7080222719920367,0.7147534834999336,0.008795708723033745,-0.06527622247107157,-0.057673883289784844,0.3381031098817453,0.34278895381283664,0.015983408930953315,0.15813870956840123,0.13007526402156938,5,0.8
+E12,small_last1,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1711,263,1043,188,0.7053347020032351,0.7043100144261484,0.0028928052973824945,-0.06796379245987316,-0.029336195097673157,0.3062319445935049,0.30970730891646003,0.007815096325621088,0.14827950415183605,0.06985622029532046,5,0.8
+E11,small_last1,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1711,263,1043,188,0.7053347020032351,0.6977449978859122,0.00434960525180128,-0.06796379245987316,-0.029336195097673157,0.3062319445935049,0.31255952254384306,0.0073372629983992094,0.14827950415183605,0.06985622029532046,5,0.8
+E13,small_last1,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,6840,724,1043,188,0.7051231802911534,0.7030731354955824,0.006464953916497894,-0.06817531417195488,-0.06057297499066816,0.30456428081817544,0.30908620268174924,0.015010087835195238,0.16035847109306928,0.10322741263440438,5,0.8
+E07,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,6840,724,1043,188,0.7022116461366181,0.7009806338649238,0.012355202055032323,-0.07108684832649015,-0.06348450914520343,0.32525837750339953,0.33331593077821864,0.009020026118368971,0.16329745243401916,0.1417729311701133,5,0.8
+E06,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8551,987,1043,188,0.6988708473310937,0.6983812977268329,0.015092476621251646,-0.07442764713201455,-0.0690680602214756,0.33205585018365497,0.33739917780225703,0.013904857837715303,0.17931083655883764,0.18058777504948043,5,0.8
+E09,small_last1,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1711,263,1043,188,0.6960588528057733,0.6953825107253362,0.007486240276301246,-0.07723964165733499,-0.038612044295134984,0.30560296594487973,0.3019008271692795,0.011284802199104787,0.15953338003437562,0.09423549786524178,5,0.8
+E08,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,6840,724,1043,188,0.6960526315789474,0.6935124625766098,0.007853611870076145,-0.07724586288416091,-0.06964352370287419,0.328876108284081,0.3208429322081115,0.009735390491384728,0.16451835771604814,0.14175372179644094,5,0.8
+E07,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8551,987,1043,188,0.6958162249595621,0.6927278152353836,0.006930799611466924,-0.0774822695035462,-0.07212268259300725,0.3125045867613633,0.31206336487379416,0.014165632368233337,0.17735781082225513,0.17213274144588875,5,0.8
+E06,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,6840,724,1043,188,0.6954864999377879,0.6942708834270614,0.01579222878457637,-0.0778119945253204,-0.07020965534403367,0.3197315882541094,0.3189160864919774,0.009118707749492163,0.16885418823612264,0.15343348332234175,5,0.8
+E08,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8551,987,1043,188,0.6946279706358094,0.6931723374467285,0.01017393185410222,-0.07867052382729889,-0.07331093691675994,0.3217389291232347,0.3225360264763692,0.017789403603206955,0.178080156940597,0.1735292436514347,5,0.8
+E07,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8551,987,1043,188,0.6938503172825681,0.7005302444236322,0.011707097327418783,-0.0794481771805402,-0.07408859027000125,0.33857753356452336,0.3509835139543991,0.018046212883564255,0.17734378882813312,0.17015269725194448,5,0.8
+E12,medium_last4,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8551,987,1043,188,0.6930042304342418,0.700867691856278,0.006474061191202254,-0.08029426402886652,-0.07493467711832758,0.3134301705802005,0.3307279902070756,0.00998929240345439,0.16122662694596773,0.12276750818574529,5,0.8
+E11,medium_last4,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8551,987,1043,188,0.6928984695782008,0.7036814099543723,0.007052836389294632,-0.0804000248849075,-0.07504043797436855,0.31975533302167586,0.33110584257562864,0.01435153430504663,0.16014768786312844,0.12204397256578031,5,0.8
+E09,big_all12,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8551,987,1043,188,0.692879805897723,0.690976251791049,0.006208585023352885,-0.08041868856538525,-0.0750591016548463,0.3058067652729008,0.3035172146581411,0.013572743864895681,0.17376612118571494,0.16064132409920628,5,0.8
+E06,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8551,987,1043,188,0.6924692049272118,0.6860706386440759,0.008313009407492685,-0.08082928953589652,-0.07546970262535757,0.32720976946361047,0.31609591632523293,0.025662710339579602,0.1817573843333944,0.18017390001615624,5,0.8
+E08,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8551,987,1043,188,0.6919715067811373,0.6983835395894683,0.015078897341829569,-0.081326987681971,-0.07596740077143205,0.32243506982865683,0.32226082927995703,0.0242469428615037,0.17772547832131752,0.17329061485217076,5,0.8
+E05,small_last1,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,6840,724,1043,188,0.6876290904566381,0.6951775518328305,0.011693790191614564,-0.08566940400647016,-0.07806706482518344,0.30423069931573815,0.3170285789607563,0.009563783055509659,0.18010478541054484,0.1655163029539802,5,0.8
+E10,medium_last4,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8551,987,1043,188,0.6864470573597113,0.6820198810411486,0.013596156511934505,-0.08685143710339693,-0.08149185019285798,0.3173162174813871,0.32387491381487393,0.0162078149086153,0.16597237652268335,0.13705585904829895,5,0.8
+E13,small_last1,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",52,1711,263,1043,188,0.6848917506532288,0.678993399008605,0.007910416158331462,-0.08840674380987945,-0.049779146447679445,0.3051846666794338,0.3006204956683363,0.015669675236788336,0.16088364790632925,0.10012094620346285,5,0.8
+E11,medium_last4,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,6840,724,1043,188,0.6844998133631951,0.682937487501499,0.005826430366228563,-0.08879868109991318,-0.08119634191862646,0.310983067026962,0.30881215558585295,0.004912274579952745,0.15255445007971166,0.08600891768370243,5,0.8
+E09,medium_last4,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1711,263,1043,188,0.6843193977852432,0.6827385801614265,0.012326847824239427,-0.08897909667786508,-0.05035149931566507,0.30239225762598587,0.30128024863816083,0.014045417877567797,0.15546056571484537,0.08648786092861704,5,0.8
+E10,medium_last4,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,6840,724,1043,188,0.6838652482269503,0.6795649547387341,0.00563393184131653,-0.089433246236158,-0.08183090705487128,0.3221553997892965,0.3129337950101136,0.0035168070943147438,0.15442752496616888,0.0971874022093739,5,0.8
+E05,small_last1,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8551,987,1043,188,0.6830440462859276,0.6784060238021855,0.008884749123178362,-0.09025444817718065,-0.0848948612666417,0.3099294091071605,0.30121569081440414,0.013759515310598072,0.18994542369816234,0.1915100004284499,5,0.8
+E10,big_all12,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8551,987,1043,188,0.6825898967276347,0.6725749289490769,0.012233798924794169,-0.09070859773547357,-0.08534901082493462,0.305616291027613,0.30245683321497535,0.018620132910652145,0.1675183138924417,0.14094961258503344,5,0.8
+E10,small_last1,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1711,263,1043,188,0.6822539504790345,0.6805408929092126,0.0054405414034569,-0.0910445439840738,-0.052416946621873794,0.2824248101400853,0.2917720595509691,0.009282560718526688,0.15826678340781136,0.09157960592531926,5,0.8
+E08,big_all12,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,6840,724,1043,188,0.6791557795197213,0.6821488263336745,0.008867235317379247,-0.094142714943387,-0.08654037576210027,0.31461668043668717,0.3260122469106989,0.006993025034952356,0.17091110308270963,0.14340499728568137,5,0.8
+E07,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1711,263,1043,188,0.6789878063954211,0.6740231847051295,0.0060109133727109555,-0.09431068806768717,-0.05568309070548716,0.2894407363445967,0.2926056138331656,0.013987532779235912,0.16357829928485002,0.09513532097531906,5,0.8
+E09,big_all12,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,6840,724,1043,188,0.6784714445688691,0.6762020862338607,0.0067108481572627394,-0.09482704989423918,-0.08722471071295246,0.2956212738825471,0.2943038589217209,0.006897542080431838,0.1664996441476913,0.12785234285376573,5,0.8
+E06,big_all12,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,6840,724,1043,188,0.678297250217743,0.6695325436844961,0.010239576318170766,-0.09500124424536527,-0.08739890506407855,0.32117011109880755,0.312723245091371,0.015033337718863029,0.17283989509148015,0.14946708473058032,5,0.8
+E11,big_all12,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8551,987,1043,188,0.6766859524698271,0.6741186500503114,0.01492956187159066,-0.09661254199328118,-0.09125295508274223,0.3039772029641763,0.29764337626461845,0.024820959943814173,0.1639465840914905,0.13012759452733233,5,0.8
+E07,big_all12,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,6840,724,1043,188,0.6758149807141969,0.673472970133419,0.010061762811985219,-0.0974835137489114,-0.08988117456762468,0.32098197752152147,0.31366681444862055,0.007778987773983264,0.1713282661578693,0.14169257181635217,5,0.8
+E05,big_all12,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8551,987,1043,188,0.6756656712703746,0.6807004985785055,0.014580519226255745,-0.0976328231927337,-0.09227323628219475,0.32513156560201856,0.3384383237273,0.020343503633748778,0.1870405289164602,0.1910852696349779,5,0.8
+E12,medium_last4,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,6840,724,1043,188,0.6753857160632076,0.6775415126203632,0.00616613234241846,-0.09791277839990065,-0.09031043921861392,0.3061767150086604,0.294744481304931,0.018074074126949502,0.15388674633185095,0.08425288943593502,5,0.8
+E10,big_all12,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,6840,724,1043,188,0.6735006843349509,0.6693353266320082,0.010936404016098319,-0.09979781012815736,-0.09219547094687064,0.3042363488341733,0.3025643416556561,0.01217552185380091,0.16088142095851915,0.11397572887803745,5,0.8
+E08,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1711,263,1043,188,0.6733451536643027,0.6711663822805034,0.005487205985461199,-0.09995334079880558,-0.06132574343660557,0.2974251387690665,0.298534452742103,0.007026332082333372,0.16272316495518518,0.10207618687707595,5,0.8
+E06,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1711,263,1043,188,0.6691831529177553,0.6754075071177102,0.0069276356302279424,-0.10411534154535296,-0.06548774418315295,0.29242290108989305,0.2985580677445387,0.013835737913717356,0.1648418140297028,0.10548510057471859,5,0.8
+E05,medium_last4,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8551,987,1043,188,0.6688783128032848,0.663526228746208,0.003667441220334175,-0.10442018165982347,-0.09906059474928453,0.3025978718762708,0.29363431976199567,0.009701216122478231,0.19255244768004828,0.19569351156187242,5,0.8
+E11,big_all12,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,6840,724,1043,188,0.6673354485504541,0.6701086060431368,0.012849055349146871,-0.10596304591265415,-0.09836070673136743,0.29961902733984225,0.2915723996419176,0.018892699002336397,0.157156339426505,0.10175111457836664,5,0.8
+E05,medium_last4,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,6840,724,1043,188,0.667080378250591,0.6667188885011063,0.014992137604644112,-0.10621811621251731,-0.09861577703123059,0.29204235302485954,0.290016442022184,0.00818298130102072,0.18017288682931826,0.162126518313215,5,0.8
+E13,medium_last4,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,6840,724,1043,188,0.6668377504043798,0.6662152733260248,0.01337134348559143,-0.10646074405872852,-0.0988584048774418,0.30806544365682853,0.304586607469688,0.015119666527345463,0.1636497819457596,0.10806523003179504,5,0.8
+E13,big_all12,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,6840,724,1043,188,0.6663213885778275,0.6618225543696973,0.006897107577147332,-0.10697710588528075,-0.09937476670399403,0.3077650883901266,0.2982043565267672,0.006943303286749218,0.1644378100355034,0.12024354349943404,5,0.8
+E07,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1711,263,1043,188,0.6658423541122309,0.6714626336351891,0.009068204255148472,-0.10745614035087736,-0.06882854298867735,0.2960375888248067,0.29019229117632983,0.015629315702414527,0.16138010292954585,0.09875652902731433,5,0.8
+E13,big_all12,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8551,987,1043,188,0.6652202314296379,0.6581145915278467,0.0077440855804392205,-0.10807826303347035,-0.1027186761229314,0.30930171331644574,0.31134747056206163,0.018718256161284474,0.1729889790497163,0.14696188440326366,5,0.8
+E12,big_all12,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,6840,724,1043,188,0.662899713823566,0.6735041958652792,0.015436452756339269,-0.11039878063954223,-0.1027964414582555,0.2930276938280074,0.3108472917375984,0.010230332725982656,0.15803305490571098,0.10403512709740431,5,0.8
+E12,big_all12,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8551,987,1043,188,0.6593909418937414,0.658006892537242,0.010964061526541469,-0.11390755256936691,-0.10854796565882796,0.2889483486774817,0.2948727119873066,0.010490293186407875,0.16733794025940693,0.12984678671207497,5,0.8
+E05,big_all12,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,6840,724,1043,188,0.6588496951598856,0.6564253190226987,0.010828111705068172,-0.11444879930322271,-0.106846460121936,0.3032739517005174,0.2919170334518826,0.015745811475204284,0.18108363507782158,0.16503605780275776,5,0.8
+E08,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1711,263,1043,188,0.6577734229189997,0.6549787986722291,0.011471766057005069,-0.11552507154410863,-0.07689747418190862,0.2726481426698786,0.2699192204245048,0.017825879817223167,0.16511941162660929,0.09734976664896089,5,0.8
+E13,medium_last4,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8551,987,1043,188,0.6551480651984571,0.6490498468057917,0.006114444904012308,-0.11815042926465114,-0.11279084235411219,0.28779772452575025,0.28333100560027963,0.006995594709881192,0.17808408439745613,0.14310685622959882,5,0.8
+E06,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1711,263,1043,188,0.6550858529301979,0.6605716669598326,0.010627498943066646,-0.11821264153291033,-0.07958504417071033,0.2770010029208428,0.2819594076533102,0.016182674338059578,0.16495385690000533,0.1019257752440152,5,0.8
+E04,big_all12,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,987,1043,188,0.6503017295010576,0.6438250338596218,0.008581438344792547,-0.1229967649620507,-0.11763717805151175,0.2908051142041134,0.2953883078197731,0.015199487769430661,0.19636573958628448,0.21383968234134507,5,0.8
+E03,big_all12,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,987,1043,188,0.6503017295010576,0.6503074028015482,0.0069285919708966266,-0.1229967649620507,-0.11763717805151175,0.2908051142041134,0.2984906461577873,0.00795010292901206,0.19636573958628448,0.21383968234134507,5,0.8
+E09,big_all12,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1711,263,1043,188,0.6449514744307576,0.6465905855383819,0.005189575897684166,-0.12834702003235066,-0.08971942267015065,0.28599181677151725,0.296881012020851,0.005559246511837057,0.15887189482431816,0.09517909482740017,5,0.8
+E10,medium_last4,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1711,263,1043,188,0.639501679731243,0.6428456878907601,0.0039419524659085135,-0.13379681473186533,-0.09516921736966533,0.2531415339125575,0.2596788491097512,0.012330550339246741,0.16092078443907437,0.10848844125656294,5,0.8
+E08,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1711,263,1043,188,0.6379152668906308,0.6363981231345596,0.015018134690936272,-0.13538322757247745,-0.09675563021027744,0.2774084827247878,0.27453868118266367,0.013792413116879298,0.16243364669878854,0.09803587857939143,5,0.8
+E04,small_last1,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,987,1043,188,0.6374113475177304,0.6351122080301982,0.013017753042183434,-0.13588714694537785,-0.1305275600348389,0.26478496513158667,0.26721047792790864,0.013048875672506767,0.2033895821815689,0.22472110058545752,5,0.8
+E03,small_last1,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,987,1043,188,0.6374113475177304,0.6437730561223585,0.008672289096276415,-0.13588714694537785,-0.1305275600348389,0.26478496513158667,0.26926900858444436,0.008683469951745602,0.2033895821815689,0.22472110058545752,5,0.8
+E11,medium_last4,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1711,263,1043,188,0.6372184894861268,0.6437663154185116,0.00799583417828279,-0.13608000497698147,-0.09745240761478147,0.25078533997510377,0.254046580698646,0.009284179951924534,0.158557924320421,0.09531273349237009,5,0.8
+E12,medium_last4,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1711,263,1043,188,0.6363661814109742,0.63415431343822,0.011362423008762904,-0.13693231305213405,-0.09830471568993404,0.24998055236175584,0.25260972429822115,0.005935198670160903,0.1584158831839002,0.09305474257860986,5,0.8
+E04,big_all12,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,724,1043,188,0.6358684832648999,0.6367963104878426,0.012113143232404202,-0.1374300111982084,-0.1298276720169217,0.2864847830693463,0.2827618481464246,0.01443739314517395,0.18851832926371498,0.1899319476399251,5,0.8
+E03,big_all12,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,724,1043,188,0.6358684832648999,0.6428220414127581,0.014241764872169264,-0.1374300111982084,-0.1298276720169217,0.2864847830693463,0.29436050625186,0.01133646198102855,0.18851832926371498,0.1899319476399251,5,0.8
+E07,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1711,263,1043,188,0.6306550951847705,0.6343130727607891,0.008231653744839574,-0.1426433992783378,-0.1040158019161378,0.258693369098164,0.2602964562419986,0.014182714315630394,0.1669642164865352,0.10994064337584196,5,0.8
+E06,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1711,263,1043,188,0.6268165982331716,0.6204779254208873,0.005484207017544493,-0.14648189622993668,-0.10785429886773668,0.2585708023550175,0.25726699499367023,0.006432566589401471,0.16874882395593607,0.10953475883693722,5,0.8
+E03,medium_last4,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,987,1043,188,0.6257652108995895,0.6292605609747548,0.011206499805122913,-0.1475332835635188,-0.14217369665297985,0.2743179139015397,0.286993887790427,0.014249326672677028,0.20132121293371866,0.20898887224821272,5,0.8
+E04,medium_last4,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,987,1043,188,0.6257652108995895,0.6238533347078006,0.01568541723179123,-0.1475332835635188,-0.14217369665297985,0.2743179139015397,0.2770889492818742,0.01780718470908358,0.20132121293371866,0.20898887224821272,5,0.8
+E12,big_all12,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1711,263,1043,188,0.6233887022520841,0.6143746168135791,0.013790615535305308,-0.14990979221102418,-0.11128219484882418,0.2545444311916617,0.2462886579020831,0.01412258492230058,0.15930399074460744,0.0937839671654619,5,0.8
+E05,small_last1,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1711,263,1043,188,0.6186481274107254,0.609749981859607,0.010793386462904989,-0.1546503670523829,-0.11602276969018288,0.25978691634027035,0.25738368614309043,0.014733965995760325,0.1722578672110073,0.1256095463537939,5,0.8
+E05,big_all12,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1711,263,1043,188,0.6178082617892249,0.6231482144410114,0.008922528296276981,-0.1554902326738834,-0.1168626353116834,0.254334896790313,0.2616398174774625,0.011522361817457897,0.17302638922788147,0.11549565548985469,5,0.8
+E11,big_all12,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1711,263,1043,188,0.6171363692920244,0.619717973923456,0.004940441504350202,-0.15616212517108385,-0.11753452780888385,0.25046998045014135,0.2527144212428962,0.007022383674106419,0.16120203715747292,0.09667012902911944,5,0.8
+E03,medium_last4,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,724,1043,188,0.6149713823566008,0.6090231344804998,0.010399470134615762,-0.15832711210650752,-0.1507247729252208,0.24325868786326832,0.23053489703069752,0.01429190045181753,0.19343906245959333,0.18518169099825088,5,0.8
+E04,medium_last4,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,724,1043,188,0.6149713823566008,0.6138449783591667,0.00594782374698936,-0.15832711210650752,-0.1507247729252208,0.24325868786326832,0.24125872992599678,0.00821311939844207,0.19343906245959333,0.18518169099825088,5,0.8
+E05,medium_last4,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1711,263,1043,188,0.612196715192236,0.6045805062779659,0.005252783870507189,-0.16110177927087233,-0.12247418190867232,0.25252266251072497,0.24760898294419648,0.013944631220893138,0.172497681281369,0.11466825048650846,5,0.8
+E13,big_all12,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",52,1711,263,1043,188,0.6116056986437726,0.6061289997097064,0.009708525133894514,-0.1616927958193357,-0.1230651984571357,0.24366127625464648,0.2432999076816637,0.0050888029233820626,0.17344784532968074,0.11066160982084329,5,0.8
+E03,small_last1,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,724,1043,188,0.6103801169590644,0.6150573953619336,0.011703063387752826,-0.16291837750404392,-0.1553160383227572,0.25886452073118976,0.25818212005792224,0.011470039657888922,0.196562145468413,0.19124900686833743,5,0.8
+E04,small_last1,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,724,1043,188,0.6103801169590644,0.6004317874079905,0.009141083777295566,-0.16291837750404392,-0.1553160383227572,0.25886452073118976,0.2530915857602009,0.006288852371539736,0.196562145468413,0.19124900686833743,5,0.8
+E04,medium_last4,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,263,1043,188,0.6039846957820082,0.6091434733656433,0.010930331689565042,-0.16931379868110008,-0.13068620131890007,0.25975557736377775,0.26181944074842256,0.009447871937436129,0.1757221537191314,0.1260102084229889,5,0.8
+E03,medium_last4,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,263,1043,188,0.6039846957820082,0.600745584456105,0.01204829941729632,-0.16931379868110008,-0.13068620131890007,0.25975557736377775,0.26216941278018274,0.014833014545762581,0.1757221537191314,0.1260102084229889,5,0.8
+E13,medium_last4,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",52,1711,263,1043,188,0.5949141470698021,0.5912212299601047,0.008056967358897075,-0.17838434739330622,-0.1397567500311062,0.22399807920334444,0.2209246180717611,0.005486186321353447,0.17604466256379164,0.13172397714438092,5,0.8
+E10,big_all12,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1711,263,1043,188,0.5916168968520592,0.5853942220394396,0.011387304693711423,-0.18168159761104907,-0.14305400024884907,0.23461563205030278,0.2336044118979018,0.01494861451355232,0.1710316437732554,0.11262607446427886,5,0.8
+E04,big_all12,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,263,1043,188,0.5861484384720668,0.5915767222604874,0.013311728364159465,-0.1871500559910415,-0.1485224586288415,0.22935751625748865,0.2388679449177759,0.016949001808800816,0.17801298157011597,0.13299943223530192,5,0.8
+E03,big_all12,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,263,1043,188,0.5861484384720668,0.5899914202783126,0.01187589514201195,-0.1871500559910415,-0.1485224586288415,0.22935751625748865,0.22981516002142405,0.011136869431340127,0.17801298157011597,0.13299943223530192,5,0.8
+E04,small_last1,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,263,1043,188,0.5624331218116212,0.5597421941615244,0.009212870448622835,-0.21086537265148708,-0.17223777528928708,0.21464074177889983,0.21418190541375387,0.0028514392581253777,0.18468248734111065,0.13995649577301447,5,0.8
+E03,small_last1,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,263,1043,188,0.5624331218116212,0.5612355573764354,0.005439255719583137,-0.21086537265148708,-0.17223777528928708,0.21464074177889983,0.21360821660415025,0.0075808119041962385,0.18468248734111065,0.13995649577301447,5,0.8
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/detailed_results_for_next_iteration.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1ba3c84f427fb9b09896c3d3f5e0cb384d4914d6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+| method_name | layer_variant | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | brier | ece | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E00 | small_last1 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.767273 | 0.007743 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.404123 | 0.023548 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.773260 | 0.004200 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.416925 | 0.009281 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.766579 | 0.007324 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.402027 | 0.018576 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.774302 | 0.003698 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.399438 | 0.013602 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.774649 | 0.005042 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.413060 | 0.011343 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.779300 | 0.004787 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.420060 | 0.016559 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.770266 | 0.006166 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.401835 | 0.017924 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.774377 | 0.007421 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.415754 | 0.012096 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.770374 | 0.007088 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.396376 | 0.013653 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.766788 | 0.004160 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.398651 | 0.014987 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.770620 | 0.004564 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.404463 | 0.014352 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.776178 | 0.011022 | 0.000000 | 0.007602 | 0.407820 | 0.411634 | 0.012778 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.769357 | 0.007745 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.396944 | 0.009665 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.783155 | 0.009811 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.430122 | 0.014182 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.771115 | 0.005317 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.405447 | 0.013797 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.770726 | 0.013199 | 0.000000 | 0.038628 | 0.407820 | 0.407335 | 0.029257 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.771860 | 0.009219 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.405028 | 0.023855 | 0.130601 | 0.040485 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.773298 | 0.777651 | 0.004755 | 0.000000 | 0.005360 | 0.407820 | 0.412757 | 0.010759 | 0.380902 | 0.493042 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.767939 | 0.768471 | 0.006061 | -0.005360 | 0.000000 | 0.389895 | 0.396197 | 0.007301 | 0.189089 | 0.220910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.767939 | 0.767355 | 0.008612 | -0.005360 | 0.000000 | 0.389895 | 0.396179 | 0.015940 | 0.189089 | 0.220910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.767939 | 0.758947 | 0.005417 | -0.005360 | 0.000000 | 0.389895 | 0.377946 | 0.012838 | 0.189089 | 0.220910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.765696 | 0.762712 | 0.010367 | -0.007602 | 0.000000 | 0.380172 | 0.368703 | 0.018124 | 0.187003 | 0.209662 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.765696 | 0.764353 | 0.008811 | -0.007602 | 0.000000 | 0.380172 | 0.379224 | 0.015913 | 0.187003 | 0.209662 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.765696 | 0.762676 | 0.011282 | -0.007602 | 0.000000 | 0.380172 | 0.378781 | 0.013204 | 0.187003 | 0.209662 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.750246 | 0.751607 | 0.004096 | -0.023053 | -0.015450 | 0.388015 | 0.400060 | 0.014386 | 0.159196 | 0.145335 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.748348 | 0.748178 | 0.009271 | -0.024950 | -0.017348 | 0.382249 | 0.387049 | 0.020151 | 0.160339 | 0.145190 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.742643 | 0.743121 | 0.004587 | -0.030655 | -0.023053 | 0.366437 | 0.379619 | 0.018322 | 0.156361 | 0.128777 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.739583 | 0.741688 | 0.008982 | -0.033716 | -0.026114 | 0.383253 | 0.387645 | 0.018325 | 0.164008 | 0.149884 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.739334 | 0.741260 | 0.012848 | -0.033965 | -0.028605 | 0.379936 | 0.375536 | 0.014326 | 0.171763 | 0.176377 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.738668 | 0.733282 | 0.007608 | -0.034630 | -0.029271 | 0.369329 | 0.362579 | 0.011188 | 0.173545 | 0.178888 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.734671 | 0.739549 | 0.006569 | -0.038628 | 0.000000 | 0.375945 | 0.378256 | 0.018767 | 0.197242 | 0.213544 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.734671 | 0.734334 | 0.010745 | -0.038628 | 0.000000 | 0.375945 | 0.384918 | 0.013216 | 0.197242 | 0.213544 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.734671 | 0.733344 | 0.007346 | -0.038628 | 0.000000 | 0.375945 | 0.370468 | 0.002372 | 0.197242 | 0.213544 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.725572 | 0.729149 | 0.009829 | -0.047726 | -0.042367 | 0.340863 | 0.345182 | 0.009208 | 0.160897 | 0.135496 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.725062 | 0.731217 | 0.004419 | -0.048236 | -0.040634 | 0.325684 | 0.334671 | 0.009863 | 0.149321 | 0.084017 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.725062 | 0.725807 | 0.007704 | -0.048236 | -0.040634 | 0.325684 | 0.333446 | 0.010611 | 0.149321 | 0.084017 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.724770 | 0.728120 | 0.010039 | -0.048529 | -0.043169 | 0.361144 | 0.365612 | 0.018921 | 0.170635 | 0.164116 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.724029 | 0.722068 | 0.008588 | -0.049269 | -0.043909 | 0.341118 | 0.341781 | 0.016841 | 0.164899 | 0.138032 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.723638 | 0.730020 | 0.006152 | -0.049661 | -0.044301 | 0.346608 | 0.350586 | 0.011648 | 0.180489 | 0.185046 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.721410 | 0.721193 | 0.008119 | -0.051888 | -0.046529 | 0.320810 | 0.321198 | 0.009420 | 0.158522 | 0.120357 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.721410 | 0.720945 | 0.015661 | -0.051888 | -0.046529 | 0.320810 | 0.323345 | 0.012310 | 0.158522 | 0.120357 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.718343 | 0.716520 | 0.006323 | -0.054955 | -0.047353 | 0.337609 | 0.336010 | 0.013865 | 0.154489 | 0.105006 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.710318 | 0.712387 | 0.008752 | -0.062981 | -0.057621 | 0.360279 | 0.365808 | 0.022598 | 0.170983 | 0.161203 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.708022 | 0.714753 | 0.008796 | -0.065276 | -0.057674 | 0.338103 | 0.342789 | 0.015983 | 0.158139 | 0.130075 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.705335 | 0.704310 | 0.002893 | -0.067964 | -0.029336 | 0.306232 | 0.309707 | 0.007815 | 0.148280 | 0.069856 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.705335 | 0.697745 | 0.004350 | -0.067964 | -0.029336 | 0.306232 | 0.312560 | 0.007337 | 0.148280 | 0.069856 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.705123 | 0.703073 | 0.006465 | -0.068175 | -0.060573 | 0.304564 | 0.309086 | 0.015010 | 0.160358 | 0.103227 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.702212 | 0.700981 | 0.012355 | -0.071087 | -0.063485 | 0.325258 | 0.333316 | 0.009020 | 0.163297 | 0.141773 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.698871 | 0.698381 | 0.015092 | -0.074428 | -0.069068 | 0.332056 | 0.337399 | 0.013905 | 0.179311 | 0.180588 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.696059 | 0.695383 | 0.007486 | -0.077240 | -0.038612 | 0.305603 | 0.301901 | 0.011285 | 0.159533 | 0.094235 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.696053 | 0.693512 | 0.007854 | -0.077246 | -0.069644 | 0.328876 | 0.320843 | 0.009735 | 0.164518 | 0.141754 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.695816 | 0.692728 | 0.006931 | -0.077482 | -0.072123 | 0.312505 | 0.312063 | 0.014166 | 0.177358 | 0.172133 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.695486 | 0.694271 | 0.015792 | -0.077812 | -0.070210 | 0.319732 | 0.318916 | 0.009119 | 0.168854 | 0.153433 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.694628 | 0.693172 | 0.010174 | -0.078671 | -0.073311 | 0.321739 | 0.322536 | 0.017789 | 0.178080 | 0.173529 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.693850 | 0.700530 | 0.011707 | -0.079448 | -0.074089 | 0.338578 | 0.350984 | 0.018046 | 0.177344 | 0.170153 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.693004 | 0.700868 | 0.006474 | -0.080294 | -0.074935 | 0.313430 | 0.330728 | 0.009989 | 0.161227 | 0.122768 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.692898 | 0.703681 | 0.007053 | -0.080400 | -0.075040 | 0.319755 | 0.331106 | 0.014352 | 0.160148 | 0.122044 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.692880 | 0.690976 | 0.006209 | -0.080419 | -0.075059 | 0.305807 | 0.303517 | 0.013573 | 0.173766 | 0.160641 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.692469 | 0.686071 | 0.008313 | -0.080829 | -0.075470 | 0.327210 | 0.316096 | 0.025663 | 0.181757 | 0.180174 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.691972 | 0.698384 | 0.015079 | -0.081327 | -0.075967 | 0.322435 | 0.322261 | 0.024247 | 0.177725 | 0.173291 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.687629 | 0.695178 | 0.011694 | -0.085669 | -0.078067 | 0.304231 | 0.317029 | 0.009564 | 0.180105 | 0.165516 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.686447 | 0.682020 | 0.013596 | -0.086851 | -0.081492 | 0.317316 | 0.323875 | 0.016208 | 0.165972 | 0.137056 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 52 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.684892 | 0.678993 | 0.007910 | -0.088407 | -0.049779 | 0.305185 | 0.300620 | 0.015670 | 0.160884 | 0.100121 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.684500 | 0.682937 | 0.005826 | -0.088799 | -0.081196 | 0.310983 | 0.308812 | 0.004912 | 0.152554 | 0.086009 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.684319 | 0.682739 | 0.012327 | -0.088979 | -0.050351 | 0.302392 | 0.301280 | 0.014045 | 0.155461 | 0.086488 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.683865 | 0.679565 | 0.005634 | -0.089433 | -0.081831 | 0.322155 | 0.312934 | 0.003517 | 0.154428 | 0.097187 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.683044 | 0.678406 | 0.008885 | -0.090254 | -0.084895 | 0.309929 | 0.301216 | 0.013760 | 0.189945 | 0.191510 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.682590 | 0.672575 | 0.012234 | -0.090709 | -0.085349 | 0.305616 | 0.302457 | 0.018620 | 0.167518 | 0.140950 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.682254 | 0.680541 | 0.005441 | -0.091045 | -0.052417 | 0.282425 | 0.291772 | 0.009283 | 0.158267 | 0.091580 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.679156 | 0.682149 | 0.008867 | -0.094143 | -0.086540 | 0.314617 | 0.326012 | 0.006993 | 0.170911 | 0.143405 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.678988 | 0.674023 | 0.006011 | -0.094311 | -0.055683 | 0.289441 | 0.292606 | 0.013988 | 0.163578 | 0.095135 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.678471 | 0.676202 | 0.006711 | -0.094827 | -0.087225 | 0.295621 | 0.294304 | 0.006898 | 0.166500 | 0.127852 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.678297 | 0.669533 | 0.010240 | -0.095001 | -0.087399 | 0.321170 | 0.312723 | 0.015033 | 0.172840 | 0.149467 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.676686 | 0.674119 | 0.014930 | -0.096613 | -0.091253 | 0.303977 | 0.297643 | 0.024821 | 0.163947 | 0.130128 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.675815 | 0.673473 | 0.010062 | -0.097484 | -0.089881 | 0.320982 | 0.313667 | 0.007779 | 0.171328 | 0.141693 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.675666 | 0.680700 | 0.014581 | -0.097633 | -0.092273 | 0.325132 | 0.338438 | 0.020344 | 0.187041 | 0.191085 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.675386 | 0.677542 | 0.006166 | -0.097913 | -0.090310 | 0.306177 | 0.294744 | 0.018074 | 0.153887 | 0.084253 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.673501 | 0.669335 | 0.010936 | -0.099798 | -0.092195 | 0.304236 | 0.302564 | 0.012176 | 0.160881 | 0.113976 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.673345 | 0.671166 | 0.005487 | -0.099953 | -0.061326 | 0.297425 | 0.298534 | 0.007026 | 0.162723 | 0.102076 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.669183 | 0.675408 | 0.006928 | -0.104115 | -0.065488 | 0.292423 | 0.298558 | 0.013836 | 0.164842 | 0.105485 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.668878 | 0.663526 | 0.003667 | -0.104420 | -0.099061 | 0.302598 | 0.293634 | 0.009701 | 0.192552 | 0.195694 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.667335 | 0.670109 | 0.012849 | -0.105963 | -0.098361 | 0.299619 | 0.291572 | 0.018893 | 0.157156 | 0.101751 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.667080 | 0.666719 | 0.014992 | -0.106218 | -0.098616 | 0.292042 | 0.290016 | 0.008183 | 0.180173 | 0.162127 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.666838 | 0.666215 | 0.013371 | -0.106461 | -0.098858 | 0.308065 | 0.304587 | 0.015120 | 0.163650 | 0.108065 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.666321 | 0.661823 | 0.006897 | -0.106977 | -0.099375 | 0.307765 | 0.298204 | 0.006943 | 0.164438 | 0.120244 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.665842 | 0.671463 | 0.009068 | -0.107456 | -0.068829 | 0.296038 | 0.290192 | 0.015629 | 0.161380 | 0.098757 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.665220 | 0.658115 | 0.007744 | -0.108078 | -0.102719 | 0.309302 | 0.311347 | 0.018718 | 0.172989 | 0.146962 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.662900 | 0.673504 | 0.015436 | -0.110399 | -0.102796 | 0.293028 | 0.310847 | 0.010230 | 0.158033 | 0.104035 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.659391 | 0.658007 | 0.010964 | -0.113908 | -0.108548 | 0.288948 | 0.294873 | 0.010490 | 0.167338 | 0.129847 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.658850 | 0.656425 | 0.010828 | -0.114449 | -0.106846 | 0.303274 | 0.291917 | 0.015746 | 0.181084 | 0.165036 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.657773 | 0.654979 | 0.011472 | -0.115525 | -0.076897 | 0.272648 | 0.269919 | 0.017826 | 0.165119 | 0.097350 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.655148 | 0.649050 | 0.006114 | -0.118150 | -0.112791 | 0.287798 | 0.283331 | 0.006996 | 0.178084 | 0.143107 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.655086 | 0.660572 | 0.010627 | -0.118213 | -0.079585 | 0.277001 | 0.281959 | 0.016183 | 0.164954 | 0.101926 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.650302 | 0.643825 | 0.008581 | -0.122997 | -0.117637 | 0.290805 | 0.295388 | 0.015199 | 0.196366 | 0.213840 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.650302 | 0.650307 | 0.006929 | -0.122997 | -0.117637 | 0.290805 | 0.298491 | 0.007950 | 0.196366 | 0.213840 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.644951 | 0.646591 | 0.005190 | -0.128347 | -0.089719 | 0.285992 | 0.296881 | 0.005559 | 0.158872 | 0.095179 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.639502 | 0.642846 | 0.003942 | -0.133797 | -0.095169 | 0.253142 | 0.259679 | 0.012331 | 0.160921 | 0.108488 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.637915 | 0.636398 | 0.015018 | -0.135383 | -0.096756 | 0.277408 | 0.274539 | 0.013792 | 0.162434 | 0.098036 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.637411 | 0.635112 | 0.013018 | -0.135887 | -0.130528 | 0.264785 | 0.267210 | 0.013049 | 0.203390 | 0.224721 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.637411 | 0.643773 | 0.008672 | -0.135887 | -0.130528 | 0.264785 | 0.269269 | 0.008683 | 0.203390 | 0.224721 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.637218 | 0.643766 | 0.007996 | -0.136080 | -0.097452 | 0.250785 | 0.254047 | 0.009284 | 0.158558 | 0.095313 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.636366 | 0.634154 | 0.011362 | -0.136932 | -0.098305 | 0.249981 | 0.252610 | 0.005935 | 0.158416 | 0.093055 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.635868 | 0.636796 | 0.012113 | -0.137430 | -0.129828 | 0.286485 | 0.282762 | 0.014437 | 0.188518 | 0.189932 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.635868 | 0.642822 | 0.014242 | -0.137430 | -0.129828 | 0.286485 | 0.294361 | 0.011336 | 0.188518 | 0.189932 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.630655 | 0.634313 | 0.008232 | -0.142643 | -0.104016 | 0.258693 | 0.260296 | 0.014183 | 0.166964 | 0.109941 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.626817 | 0.620478 | 0.005484 | -0.146482 | -0.107854 | 0.258571 | 0.257267 | 0.006433 | 0.168749 | 0.109535 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.625765 | 0.629261 | 0.011206 | -0.147533 | -0.142174 | 0.274318 | 0.286994 | 0.014249 | 0.201321 | 0.208989 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 987 | 1043 | 188 | 0.625765 | 0.623853 | 0.015685 | -0.147533 | -0.142174 | 0.274318 | 0.277089 | 0.017807 | 0.201321 | 0.208989 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.623389 | 0.614375 | 0.013791 | -0.149910 | -0.111282 | 0.254544 | 0.246289 | 0.014123 | 0.159304 | 0.093784 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.618648 | 0.609750 | 0.010793 | -0.154650 | -0.116023 | 0.259787 | 0.257384 | 0.014734 | 0.172258 | 0.125610 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.617808 | 0.623148 | 0.008923 | -0.155490 | -0.116863 | 0.254335 | 0.261640 | 0.011522 | 0.173026 | 0.115496 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.617136 | 0.619718 | 0.004940 | -0.156162 | -0.117535 | 0.250470 | 0.252714 | 0.007022 | 0.161202 | 0.096670 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.614971 | 0.609023 | 0.010399 | -0.158327 | -0.150725 | 0.243259 | 0.230535 | 0.014292 | 0.193439 | 0.185182 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.614971 | 0.613845 | 0.005948 | -0.158327 | -0.150725 | 0.243259 | 0.241259 | 0.008213 | 0.193439 | 0.185182 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.612197 | 0.604581 | 0.005253 | -0.161102 | -0.122474 | 0.252523 | 0.247609 | 0.013945 | 0.172498 | 0.114668 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 52 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.611606 | 0.606129 | 0.009709 | -0.161693 | -0.123065 | 0.243661 | 0.243300 | 0.005089 | 0.173448 | 0.110662 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.610380 | 0.615057 | 0.011703 | -0.162918 | -0.155316 | 0.258865 | 0.258182 | 0.011470 | 0.196562 | 0.191249 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 724 | 1043 | 188 | 0.610380 | 0.600432 | 0.009141 | -0.162918 | -0.155316 | 0.258865 | 0.253092 | 0.006289 | 0.196562 | 0.191249 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.603985 | 0.609143 | 0.010930 | -0.169314 | -0.130686 | 0.259756 | 0.261819 | 0.009448 | 0.175722 | 0.126010 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.603985 | 0.600746 | 0.012048 | -0.169314 | -0.130686 | 0.259756 | 0.262169 | 0.014833 | 0.175722 | 0.126010 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 52 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.594914 | 0.591221 | 0.008057 | -0.178384 | -0.139757 | 0.223998 | 0.220925 | 0.005486 | 0.176045 | 0.131724 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.591617 | 0.585394 | 0.011387 | -0.181682 | -0.143054 | 0.234616 | 0.233604 | 0.014949 | 0.171032 | 0.112626 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.586148 | 0.591577 | 0.013312 | -0.187150 | -0.148522 | 0.229358 | 0.238868 | 0.016949 | 0.178013 | 0.132999 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.586148 | 0.589991 | 0.011876 | -0.187150 | -0.148522 | 0.229358 | 0.229815 | 0.011137 | 0.178013 | 0.132999 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.562433 | 0.559742 | 0.009213 | -0.210865 | -0.172238 | 0.214641 | 0.214182 | 0.002851 | 0.184682 | 0.139956 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 263 | 1043 | 188 | 0.562433 | 0.561236 | 0.005439 | -0.210865 | -0.172238 | 0.214641 | 0.213608 | 0.007581 | 0.184682 | 0.139956 | 5 | 0.800000 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8d2d6f85abd0ba3419aa1b58bd9bbbb6f6e205b0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1ee922c95a50713ed3cc93f019f284af59fc588645caa34cb562fc4ba02bcd86
+size 10316
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b7f7817c3b184bfc9435ff0715b5762206458edc
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8bad77b73fe072cdf27c9dfe841118521e3e43a3048dded95f55a82c98024012
+size 3623402
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b8c4f27dd341cb4cdfc417eebf0f33e72a63c4d0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:79e58b08d87282775b08031e545cbe1a87320807a1f7c07433cfd14c633c17a3
+size 17769300
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7a737a0384f5ac3180ea09b6f2b9c4d9319c3c2e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:0ec76e7baf810cec6f606def42d8993d6b6da7364a4aef5d1353bd78b8df085d
+size 21798343
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0f2566c3f17c46ebfaea8dc1f5354ae921c6013d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cc0458954c5650b8d2e4cc7d8d651c5a3bac53f03d3fe7a88e0fe76501bbfaba
+size 5317928
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1df5b27961fc45c4e9794626a5ea5475fb8d150b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,177 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: google/electra-base-discriminator
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/electra_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 100
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: google/electra-base-discriminator
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/run_report.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/run_report.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..99b5320a2933d7ac87c4a644b5945acc85854d39
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/run_report.md
@@ -0,0 +1,165 @@
+# Topological Attention Uncertainty Run Summary
+
+- Dataset config: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, feature selection and CatBoost fitting use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split is used only once for final method comparison; no test rows train CatBoost.
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/electra_runs_seeds/CoLa/0`
+- Test bootstrap: `5` samples of `0.8` test fraction.
+- Baselines: MSP and normalized predictive entropy only.
+- Baseline scores are used only by E00, E01, and E02; E03-E13 are topology-only.
+- Attention preprocessing: `max` symmetrization, distance `1 - W`.
+- Layer variants: `['small_last1', 'medium_last4', 'big_all12']`
+
+## Test Summary Metrics
+
+| experiment | description | layer_variant | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.767273 | 0.007743 | 0.404123 | 0.023548 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.773260 | 0.004200 | 0.416925 | 0.009281 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.766579 | 0.007324 | 0.402027 | 0.018576 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.774302 | 0.003698 | 0.399438 | 0.013602 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.774649 | 0.005042 | 0.413060 | 0.011343 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.779300 | 0.004787 | 0.420060 | 0.016559 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.770266 | 0.006166 | 0.401835 | 0.017924 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.774377 | 0.007421 | 0.415754 | 0.012096 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.770374 | 0.007088 | 0.396376 | 0.013653 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.766788 | 0.004160 | 0.398651 | 0.014987 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.770620 | 0.004564 | 0.404463 | 0.014352 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.776178 | 0.011022 | 0.411634 | 0.012778 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.769357 | 0.007745 | 0.396944 | 0.009665 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.783155 | 0.009811 | 0.430122 | 0.014182 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.771115 | 0.005317 | 0.405447 | 0.013797 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.770726 | 0.013199 | 0.407335 | 0.029257 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.771860 | 0.009219 | 0.405028 | 0.023855 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.777651 | 0.004755 | 0.412757 | 0.010759 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.767939 | 0.389895 | 0.189089 | 0.220910 | 0.768471 | 0.006061 | 0.396197 | 0.007301 | 5 | 0.800000 | -0.005360 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.767939 | 0.389895 | 0.189089 | 0.220910 | 0.767355 | 0.008612 | 0.396179 | 0.015940 | 5 | 0.800000 | -0.005360 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.767939 | 0.389895 | 0.189089 | 0.220910 | 0.758947 | 0.005417 | 0.377946 | 0.012838 | 5 | 0.800000 | -0.005360 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.765696 | 0.380172 | 0.187003 | 0.209662 | 0.762712 | 0.010367 | 0.368703 | 0.018124 | 5 | 0.800000 | -0.007602 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.765696 | 0.380172 | 0.187003 | 0.209662 | 0.764353 | 0.008811 | 0.379224 | 0.015913 | 5 | 0.800000 | -0.007602 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.765696 | 0.380172 | 0.187003 | 0.209662 | 0.762676 | 0.011282 | 0.378781 | 0.013204 | 5 | 0.800000 | -0.007602 | 0.000000 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.750246 | 0.388015 | 0.159196 | 0.145335 | 0.751607 | 0.004096 | 0.400060 | 0.014386 | 5 | 0.800000 | -0.023053 | -0.015450 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.748348 | 0.382249 | 0.160339 | 0.145190 | 0.748178 | 0.009271 | 0.387049 | 0.020151 | 5 | 0.800000 | -0.024950 | -0.017348 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.742643 | 0.366437 | 0.156361 | 0.128777 | 0.743121 | 0.004587 | 0.379619 | 0.018322 | 5 | 0.800000 | -0.030655 | -0.023053 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.739583 | 0.383253 | 0.164008 | 0.149884 | 0.741688 | 0.008982 | 0.387645 | 0.018325 | 5 | 0.800000 | -0.033716 | -0.026114 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.739334 | 0.379936 | 0.171763 | 0.176377 | 0.741260 | 0.012848 | 0.375536 | 0.014326 | 5 | 0.800000 | -0.033965 | -0.028605 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.738668 | 0.369329 | 0.173545 | 0.178888 | 0.733282 | 0.007608 | 0.362579 | 0.011188 | 5 | 0.800000 | -0.034630 | -0.029271 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.734671 | 0.375945 | 0.197242 | 0.213544 | 0.739549 | 0.006569 | 0.378256 | 0.018767 | 5 | 0.800000 | -0.038628 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.734671 | 0.375945 | 0.197242 | 0.213544 | 0.734334 | 0.010745 | 0.384918 | 0.013216 | 5 | 0.800000 | -0.038628 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.734671 | 0.375945 | 0.197242 | 0.213544 | 0.733344 | 0.007346 | 0.370468 | 0.002372 | 5 | 0.800000 | -0.038628 | 0.000000 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.725572 | 0.340863 | 0.160897 | 0.135496 | 0.729149 | 0.009829 | 0.345182 | 0.009208 | 5 | 0.800000 | -0.047726 | -0.042367 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.725062 | 0.325684 | 0.149321 | 0.084017 | 0.731217 | 0.004419 | 0.334671 | 0.009863 | 5 | 0.800000 | -0.048236 | -0.040634 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.725062 | 0.325684 | 0.149321 | 0.084017 | 0.725807 | 0.007704 | 0.333446 | 0.010611 | 5 | 0.800000 | -0.048236 | -0.040634 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.724770 | 0.361144 | 0.170635 | 0.164116 | 0.728120 | 0.010039 | 0.365612 | 0.018921 | 5 | 0.800000 | -0.048529 | -0.043169 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.724029 | 0.341118 | 0.164899 | 0.138032 | 0.722068 | 0.008588 | 0.341781 | 0.016841 | 5 | 0.800000 | -0.049269 | -0.043909 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.723638 | 0.346608 | 0.180489 | 0.185046 | 0.730020 | 0.006152 | 0.350586 | 0.011648 | 5 | 0.800000 | -0.049661 | -0.044301 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.721410 | 0.320810 | 0.158522 | 0.120357 | 0.721193 | 0.008119 | 0.321198 | 0.009420 | 5 | 0.800000 | -0.051888 | -0.046529 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.721410 | 0.320810 | 0.158522 | 0.120357 | 0.720945 | 0.015661 | 0.323345 | 0.012310 | 5 | 0.800000 | -0.051888 | -0.046529 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.718343 | 0.337609 | 0.154489 | 0.105006 | 0.716520 | 0.006323 | 0.336010 | 0.013865 | 5 | 0.800000 | -0.054955 | -0.047353 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.710318 | 0.360279 | 0.170983 | 0.161203 | 0.712387 | 0.008752 | 0.365808 | 0.022598 | 5 | 0.800000 | -0.062981 | -0.057621 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.708022 | 0.338103 | 0.158139 | 0.130075 | 0.714753 | 0.008796 | 0.342789 | 0.015983 | 5 | 0.800000 | -0.065276 | -0.057674 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.705335 | 0.306232 | 0.148280 | 0.069856 | 0.704310 | 0.002893 | 0.309707 | 0.007815 | 5 | 0.800000 | -0.067964 | -0.029336 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.705335 | 0.306232 | 0.148280 | 0.069856 | 0.697745 | 0.004350 | 0.312560 | 0.007337 | 5 | 0.800000 | -0.067964 | -0.029336 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.705123 | 0.304564 | 0.160358 | 0.103227 | 0.703073 | 0.006465 | 0.309086 | 0.015010 | 5 | 0.800000 | -0.068175 | -0.060573 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.702212 | 0.325258 | 0.163297 | 0.141773 | 0.700981 | 0.012355 | 0.333316 | 0.009020 | 5 | 0.800000 | -0.071087 | -0.063485 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.698871 | 0.332056 | 0.179311 | 0.180588 | 0.698381 | 0.015092 | 0.337399 | 0.013905 | 5 | 0.800000 | -0.074428 | -0.069068 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.696059 | 0.305603 | 0.159533 | 0.094235 | 0.695383 | 0.007486 | 0.301901 | 0.011285 | 5 | 0.800000 | -0.077240 | -0.038612 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.696053 | 0.328876 | 0.164518 | 0.141754 | 0.693512 | 0.007854 | 0.320843 | 0.009735 | 5 | 0.800000 | -0.077246 | -0.069644 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.695816 | 0.312505 | 0.177358 | 0.172133 | 0.692728 | 0.006931 | 0.312063 | 0.014166 | 5 | 0.800000 | -0.077482 | -0.072123 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.695486 | 0.319732 | 0.168854 | 0.153433 | 0.694271 | 0.015792 | 0.318916 | 0.009119 | 5 | 0.800000 | -0.077812 | -0.070210 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.694628 | 0.321739 | 0.178080 | 0.173529 | 0.693172 | 0.010174 | 0.322536 | 0.017789 | 5 | 0.800000 | -0.078671 | -0.073311 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.693850 | 0.338578 | 0.177344 | 0.170153 | 0.700530 | 0.011707 | 0.350984 | 0.018046 | 5 | 0.800000 | -0.079448 | -0.074089 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.693004 | 0.313430 | 0.161227 | 0.122768 | 0.700868 | 0.006474 | 0.330728 | 0.009989 | 5 | 0.800000 | -0.080294 | -0.074935 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.692898 | 0.319755 | 0.160148 | 0.122044 | 0.703681 | 0.007053 | 0.331106 | 0.014352 | 5 | 0.800000 | -0.080400 | -0.075040 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.692880 | 0.305807 | 0.173766 | 0.160641 | 0.690976 | 0.006209 | 0.303517 | 0.013573 | 5 | 0.800000 | -0.080419 | -0.075059 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.692469 | 0.327210 | 0.181757 | 0.180174 | 0.686071 | 0.008313 | 0.316096 | 0.025663 | 5 | 0.800000 | -0.080829 | -0.075470 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.691972 | 0.322435 | 0.177725 | 0.173291 | 0.698384 | 0.015079 | 0.322261 | 0.024247 | 5 | 0.800000 | -0.081327 | -0.075967 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.687629 | 0.304231 | 0.180105 | 0.165516 | 0.695178 | 0.011694 | 0.317029 | 0.009564 | 5 | 0.800000 | -0.085669 | -0.078067 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.686447 | 0.317316 | 0.165972 | 0.137056 | 0.682020 | 0.013596 | 0.323875 | 0.016208 | 5 | 0.800000 | -0.086851 | -0.081492 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 52 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.684892 | 0.305185 | 0.160884 | 0.100121 | 0.678993 | 0.007910 | 0.300620 | 0.015670 | 5 | 0.800000 | -0.088407 | -0.049779 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.684500 | 0.310983 | 0.152554 | 0.086009 | 0.682937 | 0.005826 | 0.308812 | 0.004912 | 5 | 0.800000 | -0.088799 | -0.081196 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.684319 | 0.302392 | 0.155461 | 0.086488 | 0.682739 | 0.012327 | 0.301280 | 0.014045 | 5 | 0.800000 | -0.088979 | -0.050351 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.683865 | 0.322155 | 0.154428 | 0.097187 | 0.679565 | 0.005634 | 0.312934 | 0.003517 | 5 | 0.800000 | -0.089433 | -0.081831 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.683044 | 0.309929 | 0.189945 | 0.191510 | 0.678406 | 0.008885 | 0.301216 | 0.013760 | 5 | 0.800000 | -0.090254 | -0.084895 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.682590 | 0.305616 | 0.167518 | 0.140950 | 0.672575 | 0.012234 | 0.302457 | 0.018620 | 5 | 0.800000 | -0.090709 | -0.085349 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.682254 | 0.282425 | 0.158267 | 0.091580 | 0.680541 | 0.005441 | 0.291772 | 0.009283 | 5 | 0.800000 | -0.091045 | -0.052417 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.679156 | 0.314617 | 0.170911 | 0.143405 | 0.682149 | 0.008867 | 0.326012 | 0.006993 | 5 | 0.800000 | -0.094143 | -0.086540 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.678988 | 0.289441 | 0.163578 | 0.095135 | 0.674023 | 0.006011 | 0.292606 | 0.013988 | 5 | 0.800000 | -0.094311 | -0.055683 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.678471 | 0.295621 | 0.166500 | 0.127852 | 0.676202 | 0.006711 | 0.294304 | 0.006898 | 5 | 0.800000 | -0.094827 | -0.087225 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.678297 | 0.321170 | 0.172840 | 0.149467 | 0.669533 | 0.010240 | 0.312723 | 0.015033 | 5 | 0.800000 | -0.095001 | -0.087399 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.676686 | 0.303977 | 0.163947 | 0.130128 | 0.674119 | 0.014930 | 0.297643 | 0.024821 | 5 | 0.800000 | -0.096613 | -0.091253 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.675815 | 0.320982 | 0.171328 | 0.141693 | 0.673473 | 0.010062 | 0.313667 | 0.007779 | 5 | 0.800000 | -0.097484 | -0.089881 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.675666 | 0.325132 | 0.187041 | 0.191085 | 0.680700 | 0.014581 | 0.338438 | 0.020344 | 5 | 0.800000 | -0.097633 | -0.092273 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.675386 | 0.306177 | 0.153887 | 0.084253 | 0.677542 | 0.006166 | 0.294744 | 0.018074 | 5 | 0.800000 | -0.097913 | -0.090310 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.673501 | 0.304236 | 0.160881 | 0.113976 | 0.669335 | 0.010936 | 0.302564 | 0.012176 | 5 | 0.800000 | -0.099798 | -0.092195 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.673345 | 0.297425 | 0.162723 | 0.102076 | 0.671166 | 0.005487 | 0.298534 | 0.007026 | 5 | 0.800000 | -0.099953 | -0.061326 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.669183 | 0.292423 | 0.164842 | 0.105485 | 0.675408 | 0.006928 | 0.298558 | 0.013836 | 5 | 0.800000 | -0.104115 | -0.065488 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.668878 | 0.302598 | 0.192552 | 0.195694 | 0.663526 | 0.003667 | 0.293634 | 0.009701 | 5 | 0.800000 | -0.104420 | -0.099061 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.667335 | 0.299619 | 0.157156 | 0.101751 | 0.670109 | 0.012849 | 0.291572 | 0.018893 | 5 | 0.800000 | -0.105963 | -0.098361 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.667080 | 0.292042 | 0.180173 | 0.162127 | 0.666719 | 0.014992 | 0.290016 | 0.008183 | 5 | 0.800000 | -0.106218 | -0.098616 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.666838 | 0.308065 | 0.163650 | 0.108065 | 0.666215 | 0.013371 | 0.304587 | 0.015120 | 5 | 0.800000 | -0.106461 | -0.098858 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.666321 | 0.307765 | 0.164438 | 0.120244 | 0.661823 | 0.006897 | 0.298204 | 0.006943 | 5 | 0.800000 | -0.106977 | -0.099375 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.665842 | 0.296038 | 0.161380 | 0.098757 | 0.671463 | 0.009068 | 0.290192 | 0.015629 | 5 | 0.800000 | -0.107456 | -0.068829 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.665220 | 0.309302 | 0.172989 | 0.146962 | 0.658115 | 0.007744 | 0.311347 | 0.018718 | 5 | 0.800000 | -0.108078 | -0.102719 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.662900 | 0.293028 | 0.158033 | 0.104035 | 0.673504 | 0.015436 | 0.310847 | 0.010230 | 5 | 0.800000 | -0.110399 | -0.102796 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.659391 | 0.288948 | 0.167338 | 0.129847 | 0.658007 | 0.010964 | 0.294873 | 0.010490 | 5 | 0.800000 | -0.113908 | -0.108548 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.658850 | 0.303274 | 0.181084 | 0.165036 | 0.656425 | 0.010828 | 0.291917 | 0.015746 | 5 | 0.800000 | -0.114449 | -0.106846 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.657773 | 0.272648 | 0.165119 | 0.097350 | 0.654979 | 0.011472 | 0.269919 | 0.017826 | 5 | 0.800000 | -0.115525 | -0.076897 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.655148 | 0.287798 | 0.178084 | 0.143107 | 0.649050 | 0.006114 | 0.283331 | 0.006996 | 5 | 0.800000 | -0.118150 | -0.112791 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.655086 | 0.277001 | 0.164954 | 0.101926 | 0.660572 | 0.010627 | 0.281959 | 0.016183 | 5 | 0.800000 | -0.118213 | -0.079585 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.650302 | 0.290805 | 0.196366 | 0.213840 | 0.643825 | 0.008581 | 0.295388 | 0.015199 | 5 | 0.800000 | -0.122997 | -0.117637 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.650302 | 0.290805 | 0.196366 | 0.213840 | 0.650307 | 0.006929 | 0.298491 | 0.007950 | 5 | 0.800000 | -0.122997 | -0.117637 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.644951 | 0.285992 | 0.158872 | 0.095179 | 0.646591 | 0.005190 | 0.296881 | 0.005559 | 5 | 0.800000 | -0.128347 | -0.089719 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.639502 | 0.253142 | 0.160921 | 0.108488 | 0.642846 | 0.003942 | 0.259679 | 0.012331 | 5 | 0.800000 | -0.133797 | -0.095169 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.637915 | 0.277408 | 0.162434 | 0.098036 | 0.636398 | 0.015018 | 0.274539 | 0.013792 | 5 | 0.800000 | -0.135383 | -0.096756 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.637411 | 0.264785 | 0.203390 | 0.224721 | 0.635112 | 0.013018 | 0.267210 | 0.013049 | 5 | 0.800000 | -0.135887 | -0.130528 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.637411 | 0.264785 | 0.203390 | 0.224721 | 0.643773 | 0.008672 | 0.269269 | 0.008683 | 5 | 0.800000 | -0.135887 | -0.130528 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.637218 | 0.250785 | 0.158558 | 0.095313 | 0.643766 | 0.007996 | 0.254047 | 0.009284 | 5 | 0.800000 | -0.136080 | -0.097452 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.636366 | 0.249981 | 0.158416 | 0.093055 | 0.634154 | 0.011362 | 0.252610 | 0.005935 | 5 | 0.800000 | -0.136932 | -0.098305 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.635868 | 0.286485 | 0.188518 | 0.189932 | 0.636796 | 0.012113 | 0.282762 | 0.014437 | 5 | 0.800000 | -0.137430 | -0.129828 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.635868 | 0.286485 | 0.188518 | 0.189932 | 0.642822 | 0.014242 | 0.294361 | 0.011336 | 5 | 0.800000 | -0.137430 | -0.129828 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.630655 | 0.258693 | 0.166964 | 0.109941 | 0.634313 | 0.008232 | 0.260296 | 0.014183 | 5 | 0.800000 | -0.142643 | -0.104016 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.626817 | 0.258571 | 0.168749 | 0.109535 | 0.620478 | 0.005484 | 0.257267 | 0.006433 | 5 | 0.800000 | -0.146482 | -0.107854 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.625765 | 0.274318 | 0.201321 | 0.208989 | 0.629261 | 0.011206 | 0.286994 | 0.014249 | 5 | 0.800000 | -0.147533 | -0.142174 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.625765 | 0.274318 | 0.201321 | 0.208989 | 0.623853 | 0.015685 | 0.277089 | 0.017807 | 5 | 0.800000 | -0.147533 | -0.142174 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.623389 | 0.254544 | 0.159304 | 0.093784 | 0.614375 | 0.013791 | 0.246289 | 0.014123 | 5 | 0.800000 | -0.149910 | -0.111282 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.618648 | 0.259787 | 0.172258 | 0.125610 | 0.609750 | 0.010793 | 0.257384 | 0.014734 | 5 | 0.800000 | -0.154650 | -0.116023 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.617808 | 0.254335 | 0.173026 | 0.115496 | 0.623148 | 0.008923 | 0.261640 | 0.011522 | 5 | 0.800000 | -0.155490 | -0.116863 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.617136 | 0.250470 | 0.161202 | 0.096670 | 0.619718 | 0.004940 | 0.252714 | 0.007022 | 5 | 0.800000 | -0.156162 | -0.117535 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.614971 | 0.243259 | 0.193439 | 0.185182 | 0.609023 | 0.010399 | 0.230535 | 0.014292 | 5 | 0.800000 | -0.158327 | -0.150725 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.614971 | 0.243259 | 0.193439 | 0.185182 | 0.613845 | 0.005948 | 0.241259 | 0.008213 | 5 | 0.800000 | -0.158327 | -0.150725 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.612197 | 0.252523 | 0.172498 | 0.114668 | 0.604581 | 0.005253 | 0.247609 | 0.013945 | 5 | 0.800000 | -0.161102 | -0.122474 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 52 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.611606 | 0.243661 | 0.173448 | 0.110662 | 0.606129 | 0.009709 | 0.243300 | 0.005089 | 5 | 0.800000 | -0.161693 | -0.123065 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.610380 | 0.258865 | 0.196562 | 0.191249 | 0.615057 | 0.011703 | 0.258182 | 0.011470 | 5 | 0.800000 | -0.162918 | -0.155316 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.610380 | 0.258865 | 0.196562 | 0.191249 | 0.600432 | 0.009141 | 0.253092 | 0.006289 | 5 | 0.800000 | -0.162918 | -0.155316 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.603985 | 0.259756 | 0.175722 | 0.126010 | 0.609143 | 0.010930 | 0.261819 | 0.009448 | 5 | 0.800000 | -0.169314 | -0.130686 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.603985 | 0.259756 | 0.175722 | 0.126010 | 0.600746 | 0.012048 | 0.262169 | 0.014833 | 5 | 0.800000 | -0.169314 | -0.130686 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 52 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.594914 | 0.223998 | 0.176045 | 0.131724 | 0.591221 | 0.008057 | 0.220925 | 0.005486 | 5 | 0.800000 | -0.178384 | -0.139757 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.591617 | 0.234616 | 0.171032 | 0.112626 | 0.585394 | 0.011387 | 0.233604 | 0.014949 | 5 | 0.800000 | -0.181682 | -0.143054 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.586148 | 0.229358 | 0.178013 | 0.132999 | 0.591577 | 0.013312 | 0.238868 | 0.016949 | 5 | 0.800000 | -0.187150 | -0.148522 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.586148 | 0.229358 | 0.178013 | 0.132999 | 0.589991 | 0.011876 | 0.229815 | 0.011137 | 5 | 0.800000 | -0.187150 | -0.148522 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.562433 | 0.214641 | 0.184682 | 0.139956 | 0.559742 | 0.009213 | 0.214182 | 0.002851 | 5 | 0.800000 | -0.210865 | -0.172238 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.562433 | 0.214641 | 0.184682 | 0.139956 | 0.561236 | 0.005439 | 0.213608 | 0.007581 | 5 | 0.800000 | -0.210865 | -0.172238 |
+
+
+## Experiment Matrix
+- `E00`: MSP standalone baseline
+- `E01`: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- `E02`: MSP + entropy CatBoost baseline
+- `E03`: V1 threshold graph topology only
+- `E04`: V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features
+- `E05`: V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features
+- `E06`: V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features
+- `E07`: V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features
+- `E08`: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- `E09`: V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features
+- `E10`: V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features
+- `E11`: V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features
+- `E12`: V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features
+- `E13`: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+
+## Notes
+- H0 persistence is computed exactly from MST lifetimes for the Vietoris-Rips 0-dimensional case.
+- H1 and diagram-distance features use a lightweight graph-filtration proxy unless a PH backend is added later.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/selected_features.json b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/selected_features.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..02ab687176b8c210325227b434b6104f61fe633e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/selected_features.json
@@ -0,0 +1,776 @@
+{
+  "small_last1_train_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v2:pattern_distance:next:mean",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_5:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:01:std",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:stdlife:std",
+    "v8:head_pair_29:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_63:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_44:h1_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v7:head_pair_64:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_18:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_23:h0_l2_summary",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_9:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_14:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_43:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:10:mean",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard",
+    "v1:q70:beta1_norm:std",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_57:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_32:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_35:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_18:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_14:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_45:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:mean",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:11:max",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:09:std",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v1:q70:isolated_node_ratio:mean",
+    "v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_38:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:02:std",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:11:mean",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:std",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_47:h1_l2_summary",
+    "v1:q80:largest_component_ratio:std",
+    "v7:head_pair_59:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_15:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_33:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_47:h0_l2_summary"
+  ],
+  "small_last1_validation_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v7:head_pair_56:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_40:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_34:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v8:head_pair_43:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_55:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:01:std",
+    "v8:head_pair_59:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_9:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_51:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_55:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_9:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_9:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_14:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:mean",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:max",
+    "v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v1:q90:largest_component_ratio:mean",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:12:mean",
+    "v1:q90:largest_component_ratio:std",
+    "v7:head_pair_48:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_15:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_42:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_49:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_path_mean:std",
+    "v8:head_pair_55:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_52:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:08:mean",
+    "v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:02:std",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard"
+  ],
+  "small_last1_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v2:pattern_distance:next:mean",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_5:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:11:max",
+    "v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_std:std",
+    "v7:head_pair_38:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_9:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v7:head_pair_23:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:02:mean",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v6:silhouette:01:mean",
+    "v8:head_pair_15:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:01:std",
+    "v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_9:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_44:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_64:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_46:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v8:head_pair_48:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_26:h0_l2_summary",
+    "v4:h0:stdlife:std",
+    "v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_64:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_46:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_mean:std",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_57:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_14:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q50life:max",
+    "v2:pattern_distance:previous:mean",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:03:std",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_6:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:09:std",
+    "v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_33:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_32:h0_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:self:mean",
+    "v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard",
+    "v1:q70:isolated_node_ratio:mean",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:03:std",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary"
+  ],
+  "medium_last4_train_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v8:head_pair_62:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v6:silhouette:01:mean",
+    "v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v7:head_pair_9:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_41:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_59:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:previous:std",
+    "v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v9:layer_w_drift_std",
+    "v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_1:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_58:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_21:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_59:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_55:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:q25life:std",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:q50life:max",
+    "v6:betti:07:mean",
+    "v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_42:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_52:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q25life:max",
+    "v5:h1:stdlife:mean",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_5:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:std",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:q50life:std",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_5:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_15:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_51:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:01:std",
+    "v7:head_pair_46:h0_l2_summary",
+    "v4:h0:count_life_gt_010_norm:mean",
+    "v8:head_pair_63:q90:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v8:head_pair_38:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_61:q80:edge_jaccard",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_43:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_49:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:02:std",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_47:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:count_life_gt_010_norm:mean",
+    "v7:head_pair_55:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_48:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:03:mean",
+    "v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_38:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q50life:max",
+    "v8:head_pair_62:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_2:h0_l2_summary",
+    "v5:h1:count_life_gt_005:std",
+    "v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1_max_to_h0_max:std",
+    "v7:head_pair_36:h1_l2_summary"
+  ],
+  "medium_last4_validation_E13_final_test_model": [
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_7:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_52:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_63:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:02:mean",
+    "v7:head_pair_54:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_22:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_63:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_59:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_49:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_38:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_10:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_58:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:01:mean",
+    "v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_26:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:03:std",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:06:mean",
+    "v8:head_pair_65:q60:edge_jaccard",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:10:mean",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:std",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_35:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_48:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard"
+  ],
+  "medium_last4_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:01:mean",
+    "v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_36:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_9:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_21:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:stdlife:mean",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_47:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:next:std",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_42:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_58:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:std",
+    "v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_60:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_53:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:07:mean",
+    "v8:head_pair_18:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:03:mean",
+    "v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:10:std",
+    "v7:head_pair_20:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:q75life:max",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v8:head_pair_14:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_4:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_62:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_7:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_38:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q25life:std",
+    "v1:q90:largest_component_ratio:mean",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_45:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_7:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_46:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_1:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:02:std",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_43:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_63:q90:edge_jaccard",
+    "v1:q80:largest_component_ratio:std",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_42:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_55:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_40:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_6:q90:edge_jaccard",
+    "v5:h1:count_life_gt_005:std",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_0:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:12:max"
+  ],
+  "big_all12_train_E13_final_test_model": [
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:count_life_gt_010_norm:std",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_max:max",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v6:betti:02:mean",
+    "v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_0:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:13:max",
+    "v2:pattern_distance:previous:std",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:mean",
+    "v7:head_pair_45:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:stdlife:mean",
+    "v4:h0:q25life:std",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_38:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:stdlife:std",
+    "v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_38:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_42:h1_l2_summary",
+    "v1:q90:beta1_norm:std",
+    "v7:head_pair_10:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:06:std",
+    "v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:03:std",
+    "v8:head_pair_17:q90:edge_jaccard",
+    "v1:q80:largest_component_ratio:std",
+    "v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_16:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:14:max",
+    "v5:h1:maxlife:std",
+    "v6:betti:07:std",
+    "v4:h0:q50life:max",
+    "v4:h0:q75life:max",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_23:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v7:head_pair_59:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_1:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_6:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_20:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_43:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:07:mean",
+    "v6:betti:05:mean",
+    "v8:head_pair_15:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:09:std",
+    "v6:silhouette:04:std",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:01:mean",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_36:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:01:std",
+    "v7:head_pair_2:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_55:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:14:std",
+    "v9:layer_w_drift_std"
+  ],
+  "big_all12_validation_E13_final_test_model": [
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:14:max",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:03:mean",
+    "v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:stdlife:std",
+    "v7:head_pair_43:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:04:mean",
+    "v7:head_pair_23:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_20:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_23:q80:edge_jaccard",
+    "v4:h0:count_life_gt_010_norm:mean",
+    "v7:head_pair_14:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_51:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_60:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_61:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_39:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:std",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v8:head_pair_14:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v6:betti:10:std",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_57:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:02:mean",
+    "v7:head_pair_54:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_1:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:std"
+  ],
+  "big_all12_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v8:head_pair_39:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v7:head_pair_10:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:mean",
+    "v6:betti:02:mean",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary",
+    "v4:h0:stdlife:std",
+    "v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_0:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:max",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q75life:max",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_43:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:count_life_gt_010_norm:std",
+    "v6:silhouette:08:mean",
+    "v7:head_pair_44:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v7:head_pair_6:h0_l2_summary",
+    "v1:q90:beta1_norm:std",
+    "v2:pattern_distance:previous:std",
+    "v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:q50life:max",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:max",
+    "v6:betti:07:std",
+    "v6:betti:03:mean",
+    "v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_16:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:14:std",
+    "v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_15:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:14:max",
+    "v6:betti:01:std",
+    "v7:head_pair_13:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_40:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v1:q80:largest_component_ratio:std",
+    "v2:pattern_distance:previous:max",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:11:mean",
+    "v6:silhouette:13:max",
+    "v7:head_pair_21:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_1:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v8:head_pair_5:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_11:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:01:mean",
+    "v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_51:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_30:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_14:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_19:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:01:mean",
+    "v7:head_pair_38:h0_l2_summary"
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8d2d6f85abd0ba3419aa1b58bd9bbbb6f6e205b0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1ee922c95a50713ed3cc93f019f284af59fc588645caa34cb562fc4ba02bcd86
+size 10316
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5a7ffbf3ebccfd96191b82870643c001f50682cd
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:349b934e687858a8d3f0a6c3972ccd06ae68943ac5a19661a34c4c824da30ffc
+size 3424921
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8d3d4b2d3d61da680a60031710852d1ad57009c6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f325593c6ca00495610d37a4ede494f574013dfec06889737b3c82a27ddb297e
+size 16840667
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5fde8486095d2afae8aaaded6110dc7cc8455d30
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:11013e401d42972c503b6277a7c5a215af53a797dc7ba5afef7d637c542fe25d
+size 20712170
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e78717c439956f940808494cb1bed9f729cc49f8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:bfc947d48c02c72d400b85d864f1ea997df8549c5bca7a820775df786a3d07d7
+size 5020114
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/summary.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/summary.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d0203f2813df31c4c157d3f8c8316675cfb72acf
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/summary.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+experiment,description,layer_variant,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7672733937298452,0.007743236965947518,0.4041229957630514,0.023547986023543438,5,0.8,0.0,0.007602339181286721
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.773260431939047,0.00419977423193666,0.4169245937208627,0.009281053712163428,5,0.8,0.0,0.007602339181286721
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.766578651500389,0.007323952229236922,0.40202741608988146,0.018576309822384098,5,0.8,0.0,0.005359586910538949
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7743022897305878,0.0036975947517797277,0.3994375607335918,0.013602007105596814,5,0.8,0.0,0.005359586910538949
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7746493216240617,0.005041568783352835,0.4130599782286978,0.011343421352767745,5,0.8,0.0,0.038627597362200006
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7792995009285952,0.004786551536257861,0.42005988837506986,0.016558749769472584,5,0.8,0.0,0.038627597362200006
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7702655348882387,0.0061655014162325696,0.4018351677512294,0.017923871944800055,5,0.8,0.0,0.038627597362200006
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7743774603070104,0.007421068270963015,0.41575403750379075,0.012096272576061577,5,0.8,0.0,0.038627597362200006
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7703741956897583,0.007087798499303364,0.39637584058330244,0.013653036284816063,5,0.8,0.0,0.007602339181286721
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7667875452049746,0.0041598489639527465,0.3986507391180343,0.014987235234186122,5,0.8,0.0,0.007602339181286721
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7706197597565181,0.004564075150613035,0.4044634448720535,0.01435191345018452,5,0.8,0.0,0.007602339181286721
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7761776591433951,0.01102187788402784,0.41163441316998756,0.01277754511333156,5,0.8,0.0,0.007602339181286721
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7693569135155374,0.0077448033911802355,0.3969435298631313,0.009665113943437746,5,0.8,0.0,0.005359586910538949
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.78315467263986,0.0098113652974523,0.43012219102772004,0.014182324421603948,5,0.8,0.0,0.005359586910538949
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.771114715890356,0.005316691509361388,0.4054472208158863,0.01379705491366134,5,0.8,0.0,0.038627597362200006
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7707262778335513,0.01319900988173403,0.40733470382942966,0.029257079935136647,5,0.8,0.0,0.038627597362200006
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.771860463779058,0.009218773123281428,0.40502832794742305,0.023855018862929834,5,0.8,0.0,0.005359586910538949
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7776510277071126,0.004755372846522802,0.41275721135453997,0.01075876557726842,5,0.8,0.0,0.005359586910538949
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train_validation,test,2,8551,1043,987,188,0.7679389075525693,0.389894786805373,0.18908943880653012,0.220910351707558,0.7684706144144379,0.006060801188658666,0.39619741313771983,0.007300707783763834,5,0.8,-0.005359586910538949,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train_validation,test,2,8551,1043,987,188,0.7679389075525693,0.389894786805373,0.18908943880653012,0.220910351707558,0.7673549826338322,0.008611885440491534,0.3961787836300772,0.015939700354204046,5,0.8,-0.005359586910538949,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train_validation,test,2,8551,1043,987,188,0.7679389075525693,0.389894786805373,0.18908943880653012,0.220910351707558,0.758947267889627,0.0054165999512061,0.37794635437227087,0.012837960713299732,5,0.8,-0.005359586910538949,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train,test,2,6840,1043,724,188,0.7656961552818216,0.3801720644065088,0.18700316890097862,0.20966153742848925,0.7627119276802603,0.01036699708574527,0.3687028179694616,0.018123635519509924,5,0.8,-0.007602339181286721,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train,test,2,6840,1043,724,188,0.7656961552818216,0.3801720644065088,0.18700316890097862,0.20966153742848925,0.7643531430998924,0.008810606770454114,0.379223669458141,0.015912552193052584,5,0.8,-0.007602339181286721,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train,test,2,6840,1043,724,188,0.7656961552818216,0.3801720644065088,0.18700316890097862,0.20966153742848925,0.7626763932083893,0.01128177082375573,0.3787810482145909,0.013204426551949788,5,0.8,-0.007602339181286721,0.0
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,216,6840,1043,724,188,0.7502457384596243,0.38801514315392027,0.15919647101050202,0.14533498482582435,0.7516071647349446,0.004095504831218427,0.4000601338262689,0.014386126276784043,5,0.8,-0.023052756003484,-0.015450416822197277
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,171,6840,1043,724,188,0.7483482642777156,0.38224936888047994,0.1603386944006024,0.14519010789644293,0.7481781502731165,0.009271060811913895,0.3870491610261622,0.020150835871019793,5,0.8,-0.024950230185392663,-0.017347891004105942
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,312,6840,1043,724,188,0.7426433992783377,0.3664366635612741,0.15636068423212612,0.12877713985060874,0.743120832552974,0.004587430480057128,0.37961864646913646,0.018321641670980264,5,0.8,-0.03065509518477061,-0.023052756003483887
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,135,6840,1043,724,188,0.7395825556799801,0.383252909992626,0.16400816678856103,0.14988368414647102,0.7416879746653288,0.008981526438274627,0.38764478154808507,0.018325111257396904,5,0.8,-0.033715938783128174,-0.026113599601841453
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,216,8551,1043,987,188,0.7393337066069429,0.379935510703973,0.17176301633647773,0.17637681666661442,0.7412604070089012,0.01284795121164046,0.3755357067836542,0.014326093363355226,5,0.8,-0.03396478785616541,-0.028605200945626463
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,171,8551,1043,987,188,0.7386680353365684,0.369328791784183,0.17354508713734018,0.1788883882048528,0.7332819963470241,0.007608241587077031,0.36257930970881286,0.01118774592665281,5,0.8,-0.034630459126539836,-0.029270872216000887
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,validation,test,2,1711,1043,263,188,0.7346708971009083,0.3759449297653432,0.19724163996576802,0.21354441509802358,0.7395491916182484,0.006568982915469989,0.37825561856105383,0.01876740242566517,5,0.8,-0.038627597362200006,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,validation,test,2,1711,1043,263,188,0.7346708971009083,0.3759449297653432,0.19724163996576802,0.21354441509802358,0.7343341159324905,0.010745026583251223,0.3849183808281715,0.013216362970373152,5,0.8,-0.038627597362200006,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,validation,test,2,1711,1043,263,188,0.7346708971009083,0.3759449297653432,0.19724163996576802,0.21354441509802358,0.7333443856076002,0.007346112135023553,0.3704677212605502,0.002371638652911789,5,0.8,-0.038627597362200006,0.0
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,444,8551,1043,987,188,0.7255723528679856,0.34086306029810665,0.1608970243246535,0.1354959068456275,0.7291488329007029,0.00982903332174709,0.34518158320007386,0.009208155797895495,5,0.8,-0.04772614159512267,-0.042366554684583724
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,645,6840,1043,724,188,0.7250622122682594,0.3256839863079772,0.1493205507841078,0.08401712114876372,0.7312172984868959,0.004419356776907709,0.3346708376213273,0.009863010187129897,5,0.8,-0.04823628219484888,-0.04063394301356216
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,642,6840,1043,724,188,0.7250622122682594,0.3256839863079772,0.1493205507841078,0.08401712114876372,0.7258067721999071,0.007704039047540976,0.33344593088852187,0.010610811361480317,5,0.8,-0.04823628219484888,-0.04063394301356216
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,312,8551,1043,987,188,0.7247698146074405,0.3611442111502726,0.17063494203932703,0.1641159925210019,0.7281204323527366,0.010038778259081008,0.36561233240522617,0.018920601160792874,5,0.8,-0.04852867985566778,-0.04316909294512883
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,100,8551,1043,987,188,0.7240294886151549,0.3411176857416301,0.16489924679172607,0.1380320077615161,0.7220680281528692,0.008588494115805026,0.34178136236509965,0.01684069211163271,5,0.8,-0.04926900584795335,-0.0439094189374144
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,135,8551,1043,987,188,0.7236375513251213,0.3466075353940657,0.18048919301351105,0.1850456437313065,0.7300202990223942,0.006152202538716241,0.3505861833724699,0.011647814903501242,5,0.8,-0.04966094313798697,-0.04430135622744802
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,645,8551,1043,987,188,0.7214103521214383,0.32081009396949217,0.15852160080834435,0.12035679558026682,0.7211931304790529,0.00811853283158681,0.3211978228540786,0.009419702128228897,5,0.8,-0.05188814234166994,-0.04652855543113099
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,642,8551,1043,987,188,0.7214103521214383,0.32081009396949217,0.15852160080834435,0.12035679558026682,0.7209445479895591,0.015660910107169367,0.3233454992576296,0.012310431188361072,5,0.8,-0.05188814234166994,-0.04652855543113099
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,444,6840,1043,724,188,0.7183432872962549,0.3376087027860586,0.15448931424207646,0.10500591017821426,0.7165197801547252,0.006322949117874889,0.33601020082738275,0.013864975161657281,5,0.8,-0.054955207166853426,-0.047352867985566705
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,312,8551,1043,987,188,0.7103179046908049,0.3602792364852594,0.170983487742662,0.1612033880657595,0.7123872625815177,0.008751790461625011,0.3658081089988649,0.022597843305053492,5,0.8,-0.06298058977230336,-0.057621002861764414
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,312,6840,1043,724,188,0.7080222719920367,0.3381031098817453,0.15813870956840123,0.13007526402156938,0.7147534834999336,0.008795708723033745,0.34278895381283664,0.015983408930953315,5,0.8,-0.06527622247107157,-0.057673883289784844
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,645,1711,1043,263,188,0.7053347020032351,0.3062319445935049,0.14827950415183605,0.06985622029532046,0.7043100144261484,0.0028928052973824945,0.30970730891646003,0.007815096325621088,5,0.8,-0.06796379245987316,-0.029336195097673157
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,642,1711,1043,263,188,0.7053347020032351,0.3062319445935049,0.14827950415183605,0.06985622029532046,0.6977449978859122,0.00434960525180128,0.31255952254384306,0.0073372629983992094,5,0.8,-0.06796379245987316,-0.029336195097673157
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,100,6840,1043,724,188,0.7051231802911534,0.30456428081817544,0.16035847109306928,0.10322741263440438,0.7030731354955824,0.006464953916497894,0.30908620268174924,0.015010087835195238,5,0.8,-0.06817531417195488,-0.06057297499066816
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,171,6840,1043,724,188,0.7022116461366181,0.32525837750339953,0.16329745243401916,0.1417729311701133,0.7009806338649238,0.012355202055032323,0.33331593077821864,0.009020026118368971,5,0.8,-0.07108684832649015,-0.06348450914520343
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,135,8551,1043,987,188,0.6988708473310937,0.33205585018365497,0.17931083655883764,0.18058777504948043,0.6983812977268329,0.015092476621251646,0.33739917780225703,0.013904857837715303,5,0.8,-0.07442764713201455,-0.0690680602214756
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,312,1711,1043,263,188,0.6960588528057733,0.30560296594487973,0.15953338003437562,0.09423549786524178,0.6953825107253362,0.007486240276301246,0.3019008271692795,0.011284802199104787,5,0.8,-0.07723964165733499,-0.038612044295134984
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,216,6840,1043,724,188,0.6960526315789474,0.328876108284081,0.16451835771604814,0.14175372179644094,0.6935124625766098,0.007853611870076145,0.3208429322081115,0.009735390491384728,5,0.8,-0.07724586288416091,-0.06964352370287419
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,171,8551,1043,987,188,0.6958162249595621,0.3125045867613633,0.17735781082225513,0.17213274144588875,0.6927278152353836,0.006930799611466924,0.31206336487379416,0.014165632368233337,5,0.8,-0.0774822695035462,-0.07212268259300725
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,135,6840,1043,724,188,0.6954864999377879,0.3197315882541094,0.16885418823612264,0.15343348332234175,0.6942708834270614,0.01579222878457637,0.3189160864919774,0.009118707749492163,5,0.8,-0.0778119945253204,-0.07020965534403367
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,216,8551,1043,987,188,0.6946279706358094,0.3217389291232347,0.178080156940597,0.1735292436514347,0.6931723374467285,0.01017393185410222,0.3225360264763692,0.017789403603206955,5,0.8,-0.07867052382729889,-0.07331093691675994
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,171,8551,1043,987,188,0.6938503172825681,0.33857753356452336,0.17734378882813312,0.17015269725194448,0.7005302444236322,0.011707097327418783,0.3509835139543991,0.018046212883564255,5,0.8,-0.0794481771805402,-0.07408859027000125
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,645,8551,1043,987,188,0.6930042304342418,0.3134301705802005,0.16122662694596773,0.12276750818574529,0.700867691856278,0.006474061191202254,0.3307279902070756,0.00998929240345439,5,0.8,-0.08029426402886652,-0.07493467711832758
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,642,8551,1043,987,188,0.6928984695782008,0.31975533302167586,0.16014768786312844,0.12204397256578031,0.7036814099543723,0.007052836389294632,0.33110584257562864,0.01435153430504663,5,0.8,-0.0804000248849075,-0.07504043797436855
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,312,8551,1043,987,188,0.692879805897723,0.3058067652729008,0.17376612118571494,0.16064132409920628,0.690976251791049,0.006208585023352885,0.3035172146581411,0.013572743864895681,5,0.8,-0.08041868856538525,-0.0750591016548463
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,135,8551,1043,987,188,0.6924692049272118,0.32720976946361047,0.1817573843333944,0.18017390001615624,0.6860706386440759,0.008313009407492685,0.31609591632523293,0.025662710339579602,5,0.8,-0.08082928953589652,-0.07546970262535757
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,216,8551,1043,987,188,0.6919715067811373,0.32243506982865683,0.17772547832131752,0.17329061485217076,0.6983835395894683,0.015078897341829569,0.32226082927995703,0.0242469428615037,5,0.8,-0.081326987681971,-0.07596740077143205
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,111,6840,1043,724,188,0.6876290904566381,0.30423069931573815,0.18010478541054484,0.1655163029539802,0.6951775518328305,0.011693790191614564,0.3170285789607563,0.009563783055509659,5,0.8,-0.08566940400647016,-0.07806706482518344
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,444,8551,1043,987,188,0.6864470573597113,0.3173162174813871,0.16597237652268335,0.13705585904829895,0.6820198810411486,0.013596156511934505,0.32387491381487393,0.0162078149086153,5,0.8,-0.08685143710339693,-0.08149185019285798
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,52,1711,1043,263,188,0.6848917506532288,0.3051846666794338,0.16088364790632925,0.10012094620346285,0.678993399008605,0.007910416158331462,0.3006204956683363,0.015669675236788336,5,0.8,-0.08840674380987945,-0.049779146447679445
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,642,6840,1043,724,188,0.6844998133631951,0.310983067026962,0.15255445007971166,0.08600891768370243,0.682937487501499,0.005826430366228563,0.30881215558585295,0.004912274579952745,5,0.8,-0.08879868109991318,-0.08119634191862646
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,312,1711,1043,263,188,0.6843193977852432,0.30239225762598587,0.15546056571484537,0.08648786092861704,0.6827385801614265,0.012326847824239427,0.30128024863816083,0.014045417877567797,5,0.8,-0.08897909667786508,-0.05035149931566507
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,444,6840,1043,724,188,0.6838652482269503,0.3221553997892965,0.15442752496616888,0.0971874022093739,0.6795649547387341,0.00563393184131653,0.3129337950101136,0.0035168070943147438,5,0.8,-0.089433246236158,-0.08183090705487128
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,111,8551,1043,987,188,0.6830440462859276,0.3099294091071605,0.18994542369816234,0.1915100004284499,0.6784060238021855,0.008884749123178362,0.30121569081440414,0.013759515310598072,5,0.8,-0.09025444817718065,-0.0848948612666417
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,444,8551,1043,987,188,0.6825898967276347,0.305616291027613,0.1675183138924417,0.14094961258503344,0.6725749289490769,0.012233798924794169,0.30245683321497535,0.018620132910652145,5,0.8,-0.09070859773547357,-0.08534901082493462
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,444,1711,1043,263,188,0.6822539504790345,0.2824248101400853,0.15826678340781136,0.09157960592531926,0.6805408929092126,0.0054405414034569,0.2917720595509691,0.009282560718526688,5,0.8,-0.0910445439840738,-0.052416946621873794
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,216,6840,1043,724,188,0.6791557795197213,0.31461668043668717,0.17091110308270963,0.14340499728568137,0.6821488263336745,0.008867235317379247,0.3260122469106989,0.006993025034952356,5,0.8,-0.094142714943387,-0.08654037576210027
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,171,1711,1043,263,188,0.6789878063954211,0.2894407363445967,0.16357829928485002,0.09513532097531906,0.6740231847051295,0.0060109133727109555,0.2926056138331656,0.013987532779235912,5,0.8,-0.09431068806768717,-0.05568309070548716
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,312,6840,1043,724,188,0.6784714445688691,0.2956212738825471,0.1664996441476913,0.12785234285376573,0.6762020862338607,0.0067108481572627394,0.2943038589217209,0.006897542080431838,5,0.8,-0.09482704989423918,-0.08722471071295246
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,135,6840,1043,724,188,0.678297250217743,0.32117011109880755,0.17283989509148015,0.14946708473058032,0.6695325436844961,0.010239576318170766,0.312723245091371,0.015033337718863029,5,0.8,-0.09500124424536527,-0.08739890506407855
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,642,8551,1043,987,188,0.6766859524698271,0.3039772029641763,0.1639465840914905,0.13012759452733233,0.6741186500503114,0.01492956187159066,0.29764337626461845,0.024820959943814173,5,0.8,-0.09661254199328118,-0.09125295508274223
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,171,6840,1043,724,188,0.6758149807141969,0.32098197752152147,0.1713282661578693,0.14169257181635217,0.673472970133419,0.010061762811985219,0.31366681444862055,0.007778987773983264,5,0.8,-0.0974835137489114,-0.08988117456762468
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,111,8551,1043,987,188,0.6756656712703746,0.32513156560201856,0.1870405289164602,0.1910852696349779,0.6807004985785055,0.014580519226255745,0.3384383237273,0.020343503633748778,5,0.8,-0.0976328231927337,-0.09227323628219475
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,645,6840,1043,724,188,0.6753857160632076,0.3061767150086604,0.15388674633185095,0.08425288943593502,0.6775415126203632,0.00616613234241846,0.294744481304931,0.018074074126949502,5,0.8,-0.09791277839990065,-0.09031043921861392
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,444,6840,1043,724,188,0.6735006843349509,0.3042363488341733,0.16088142095851915,0.11397572887803745,0.6693353266320082,0.010936404016098319,0.3025643416556561,0.01217552185380091,5,0.8,-0.09979781012815736,-0.09219547094687064
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,216,1711,1043,263,188,0.6733451536643027,0.2974251387690665,0.16272316495518518,0.10207618687707595,0.6711663822805034,0.005487205985461199,0.298534452742103,0.007026332082333372,5,0.8,-0.09995334079880558,-0.06132574343660557
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,135,1711,1043,263,188,0.6691831529177553,0.29242290108989305,0.1648418140297028,0.10548510057471859,0.6754075071177102,0.0069276356302279424,0.2985580677445387,0.013835737913717356,5,0.8,-0.10411534154535296,-0.06548774418315295
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,111,8551,1043,987,188,0.6688783128032848,0.3025978718762708,0.19255244768004828,0.19569351156187242,0.663526228746208,0.003667441220334175,0.29363431976199567,0.009701216122478231,5,0.8,-0.10442018165982347,-0.09906059474928453
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,642,6840,1043,724,188,0.6673354485504541,0.29961902733984225,0.157156339426505,0.10175111457836664,0.6701086060431368,0.012849055349146871,0.2915723996419176,0.018892699002336397,5,0.8,-0.10596304591265415,-0.09836070673136743
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,111,6840,1043,724,188,0.667080378250591,0.29204235302485954,0.18017288682931826,0.162126518313215,0.6667188885011063,0.014992137604644112,0.290016442022184,0.00818298130102072,5,0.8,-0.10621811621251731,-0.09861577703123059
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,100,6840,1043,724,188,0.6668377504043798,0.30806544365682853,0.1636497819457596,0.10806523003179504,0.6662152733260248,0.01337134348559143,0.304586607469688,0.015119666527345463,5,0.8,-0.10646074405872852,-0.0988584048774418
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,100,6840,1043,724,188,0.6663213885778275,0.3077650883901266,0.1644378100355034,0.12024354349943404,0.6618225543696973,0.006897107577147332,0.2982043565267672,0.006943303286749218,5,0.8,-0.10697710588528075,-0.09937476670399403
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,171,1711,1043,263,188,0.6658423541122309,0.2960375888248067,0.16138010292954585,0.09875652902731433,0.6714626336351891,0.009068204255148472,0.29019229117632983,0.015629315702414527,5,0.8,-0.10745614035087736,-0.06882854298867735
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,100,8551,1043,987,188,0.6652202314296379,0.30930171331644574,0.1729889790497163,0.14696188440326366,0.6581145915278467,0.0077440855804392205,0.31134747056206163,0.018718256161284474,5,0.8,-0.10807826303347035,-0.1027186761229314
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,645,6840,1043,724,188,0.662899713823566,0.2930276938280074,0.15803305490571098,0.10403512709740431,0.6735041958652792,0.015436452756339269,0.3108472917375984,0.010230332725982656,5,0.8,-0.11039878063954223,-0.1027964414582555
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,645,8551,1043,987,188,0.6593909418937414,0.2889483486774817,0.16733794025940693,0.12984678671207497,0.658006892537242,0.010964061526541469,0.2948727119873066,0.010490293186407875,5,0.8,-0.11390755256936691,-0.10854796565882796
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,111,6840,1043,724,188,0.6588496951598856,0.3032739517005174,0.18108363507782158,0.16503605780275776,0.6564253190226987,0.010828111705068172,0.2919170334518826,0.015745811475204284,5,0.8,-0.11444879930322271,-0.106846460121936
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,216,1711,1043,263,188,0.6577734229189997,0.2726481426698786,0.16511941162660929,0.09734976664896089,0.6549787986722291,0.011471766057005069,0.2699192204245048,0.017825879817223167,5,0.8,-0.11552507154410863,-0.07689747418190862
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,100,8551,1043,987,188,0.6551480651984571,0.28779772452575025,0.17808408439745613,0.14310685622959882,0.6490498468057917,0.006114444904012308,0.28333100560027963,0.006995594709881192,5,0.8,-0.11815042926465114,-0.11279084235411219
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,135,1711,1043,263,188,0.6550858529301979,0.2770010029208428,0.16495385690000533,0.1019257752440152,0.6605716669598326,0.010627498943066646,0.2819594076533102,0.016182674338059578,5,0.8,-0.11821264153291033,-0.07958504417071033
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6503017295010576,0.2908051142041134,0.19636573958628448,0.21383968234134507,0.6438250338596218,0.008581438344792547,0.2953883078197731,0.015199487769430661,5,0.8,-0.1229967649620507,-0.11763717805151175
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6503017295010576,0.2908051142041134,0.19636573958628448,0.21383968234134507,0.6503074028015482,0.0069285919708966266,0.2984906461577873,0.00795010292901206,5,0.8,-0.1229967649620507,-0.11763717805151175
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,312,1711,1043,263,188,0.6449514744307576,0.28599181677151725,0.15887189482431816,0.09517909482740017,0.6465905855383819,0.005189575897684166,0.296881012020851,0.005559246511837057,5,0.8,-0.12834702003235066,-0.08971942267015065
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,444,1711,1043,263,188,0.639501679731243,0.2531415339125575,0.16092078443907437,0.10848844125656294,0.6428456878907601,0.0039419524659085135,0.2596788491097512,0.012330550339246741,5,0.8,-0.13379681473186533,-0.09516921736966533
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,216,1711,1043,263,188,0.6379152668906308,0.2774084827247878,0.16243364669878854,0.09803587857939143,0.6363981231345596,0.015018134690936272,0.27453868118266367,0.013792413116879298,5,0.8,-0.13538322757247745,-0.09675563021027744
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6374113475177304,0.26478496513158667,0.2033895821815689,0.22472110058545752,0.6351122080301982,0.013017753042183434,0.26721047792790864,0.013048875672506767,5,0.8,-0.13588714694537785,-0.1305275600348389
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6374113475177304,0.26478496513158667,0.2033895821815689,0.22472110058545752,0.6437730561223585,0.008672289096276415,0.26926900858444436,0.008683469951745602,5,0.8,-0.13588714694537785,-0.1305275600348389
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,642,1711,1043,263,188,0.6372184894861268,0.25078533997510377,0.158557924320421,0.09531273349237009,0.6437663154185116,0.00799583417828279,0.254046580698646,0.009284179951924534,5,0.8,-0.13608000497698147,-0.09745240761478147
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,645,1711,1043,263,188,0.6363661814109742,0.24998055236175584,0.1584158831839002,0.09305474257860986,0.63415431343822,0.011362423008762904,0.25260972429822115,0.005935198670160903,5,0.8,-0.13693231305213405,-0.09830471568993404
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6358684832648999,0.2864847830693463,0.18851832926371498,0.1899319476399251,0.6367963104878426,0.012113143232404202,0.2827618481464246,0.01443739314517395,5,0.8,-0.1374300111982084,-0.1298276720169217
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6358684832648999,0.2864847830693463,0.18851832926371498,0.1899319476399251,0.6428220414127581,0.014241764872169264,0.29436050625186,0.01133646198102855,5,0.8,-0.1374300111982084,-0.1298276720169217
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,171,1711,1043,263,188,0.6306550951847705,0.258693369098164,0.1669642164865352,0.10994064337584196,0.6343130727607891,0.008231653744839574,0.2602964562419986,0.014182714315630394,5,0.8,-0.1426433992783378,-0.1040158019161378
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,135,1711,1043,263,188,0.6268165982331716,0.2585708023550175,0.16874882395593607,0.10953475883693722,0.6204779254208873,0.005484207017544493,0.25726699499367023,0.006432566589401471,5,0.8,-0.14648189622993668,-0.10785429886773668
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6257652108995895,0.2743179139015397,0.20132121293371866,0.20898887224821272,0.6292605609747548,0.011206499805122913,0.286993887790427,0.014249326672677028,5,0.8,-0.1475332835635188,-0.14217369665297985
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6257652108995895,0.2743179139015397,0.20132121293371866,0.20898887224821272,0.6238533347078006,0.01568541723179123,0.2770889492818742,0.01780718470908358,5,0.8,-0.1475332835635188,-0.14217369665297985
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,645,1711,1043,263,188,0.6233887022520841,0.2545444311916617,0.15930399074460744,0.0937839671654619,0.6143746168135791,0.013790615535305308,0.2462886579020831,0.01412258492230058,5,0.8,-0.14990979221102418,-0.11128219484882418
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,111,1711,1043,263,188,0.6186481274107254,0.25978691634027035,0.1722578672110073,0.1256095463537939,0.609749981859607,0.010793386462904989,0.25738368614309043,0.014733965995760325,5,0.8,-0.1546503670523829,-0.11602276969018288
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,111,1711,1043,263,188,0.6178082617892249,0.254334896790313,0.17302638922788147,0.11549565548985469,0.6231482144410114,0.008922528296276981,0.2616398174774625,0.011522361817457897,5,0.8,-0.1554902326738834,-0.1168626353116834
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,642,1711,1043,263,188,0.6171363692920244,0.25046998045014135,0.16120203715747292,0.09667012902911944,0.619717973923456,0.004940441504350202,0.2527144212428962,0.007022383674106419,5,0.8,-0.15616212517108385,-0.11753452780888385
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6149713823566008,0.24325868786326832,0.19343906245959333,0.18518169099825088,0.6090231344804998,0.010399470134615762,0.23053489703069752,0.01429190045181753,5,0.8,-0.15832711210650752,-0.1507247729252208
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6149713823566008,0.24325868786326832,0.19343906245959333,0.18518169099825088,0.6138449783591667,0.00594782374698936,0.24125872992599678,0.00821311939844207,5,0.8,-0.15832711210650752,-0.1507247729252208
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,111,1711,1043,263,188,0.612196715192236,0.25252266251072497,0.172497681281369,0.11466825048650846,0.6045805062779659,0.005252783870507189,0.24760898294419648,0.013944631220893138,5,0.8,-0.16110177927087233,-0.12247418190867232
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,52,1711,1043,263,188,0.6116056986437726,0.24366127625464648,0.17344784532968074,0.11066160982084329,0.6061289997097064,0.009708525133894514,0.2432999076816637,0.0050888029233820626,5,0.8,-0.1616927958193357,-0.1230651984571357
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6103801169590644,0.25886452073118976,0.196562145468413,0.19124900686833743,0.6150573953619336,0.011703063387752826,0.25818212005792224,0.011470039657888922,5,0.8,-0.16291837750404392,-0.1553160383227572
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6103801169590644,0.25886452073118976,0.196562145468413,0.19124900686833743,0.6004317874079905,0.009141083777295566,0.2530915857602009,0.006288852371539736,5,0.8,-0.16291837750404392,-0.1553160383227572
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.6039846957820082,0.25975557736377775,0.1757221537191314,0.1260102084229889,0.6091434733656433,0.010930331689565042,0.26181944074842256,0.009447871937436129,5,0.8,-0.16931379868110008,-0.13068620131890007
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.6039846957820082,0.25975557736377775,0.1757221537191314,0.1260102084229889,0.600745584456105,0.01204829941729632,0.26216941278018274,0.014833014545762581,5,0.8,-0.16931379868110008,-0.13068620131890007
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,52,1711,1043,263,188,0.5949141470698021,0.22399807920334444,0.17604466256379164,0.13172397714438092,0.5912212299601047,0.008056967358897075,0.2209246180717611,0.005486186321353447,5,0.8,-0.17838434739330622,-0.1397567500311062
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,444,1711,1043,263,188,0.5916168968520592,0.23461563205030278,0.1710316437732554,0.11262607446427886,0.5853942220394396,0.011387304693711423,0.2336044118979018,0.01494861451355232,5,0.8,-0.18168159761104907,-0.14305400024884907
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.5861484384720668,0.22935751625748865,0.17801298157011597,0.13299943223530192,0.5915767222604874,0.013311728364159465,0.2388679449177759,0.016949001808800816,5,0.8,-0.1871500559910415,-0.1485224586288415
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.5861484384720668,0.22935751625748865,0.17801298157011597,0.13299943223530192,0.5899914202783126,0.01187589514201195,0.22981516002142405,0.011136869431340127,5,0.8,-0.1871500559910415,-0.1485224586288415
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.5624331218116212,0.21464074177889983,0.18468248734111065,0.13995649577301447,0.5597421941615244,0.009212870448622835,0.21418190541375387,0.0028514392581253777,5,0.8,-0.21086537265148708,-0.17223777528928708
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.5624331218116212,0.21464074177889983,0.18468248734111065,0.13995649577301447,0.5612355573764354,0.005439255719583137,0.21360821660415025,0.0075808119041962385,5,0.8,-0.21086537265148708,-0.17223777528928708
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/summary.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/summary.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..aee249e199dd93ba411f247d279b3dd8c28432aa
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/summary.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+| experiment | description | layer_variant | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.767273 | 0.007743 | 0.404123 | 0.023548 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.773260 | 0.004200 | 0.416925 | 0.009281 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.766579 | 0.007324 | 0.402027 | 0.018576 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.774302 | 0.003698 | 0.399438 | 0.013602 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.774649 | 0.005042 | 0.413060 | 0.011343 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.779300 | 0.004787 | 0.420060 | 0.016559 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.770266 | 0.006166 | 0.401835 | 0.017924 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.774377 | 0.007421 | 0.415754 | 0.012096 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.770374 | 0.007088 | 0.396376 | 0.013653 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.766788 | 0.004160 | 0.398651 | 0.014987 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.770620 | 0.004564 | 0.404463 | 0.014352 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.776178 | 0.011022 | 0.411634 | 0.012778 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.007602 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.769357 | 0.007745 | 0.396944 | 0.009665 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.783155 | 0.009811 | 0.430122 | 0.014182 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.771115 | 0.005317 | 0.405447 | 0.013797 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.770726 | 0.013199 | 0.407335 | 0.029257 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.038628 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.130601 | 0.040485 | 0.771860 | 0.009219 | 0.405028 | 0.023855 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.773298 | 0.407820 | 0.380902 | 0.493042 | 0.777651 | 0.004755 | 0.412757 | 0.010759 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.005360 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.767939 | 0.389895 | 0.189089 | 0.220910 | 0.768471 | 0.006061 | 0.396197 | 0.007301 | 5 | 0.800000 | -0.005360 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.767939 | 0.389895 | 0.189089 | 0.220910 | 0.767355 | 0.008612 | 0.396179 | 0.015940 | 5 | 0.800000 | -0.005360 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.767939 | 0.389895 | 0.189089 | 0.220910 | 0.758947 | 0.005417 | 0.377946 | 0.012838 | 5 | 0.800000 | -0.005360 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.765696 | 0.380172 | 0.187003 | 0.209662 | 0.762712 | 0.010367 | 0.368703 | 0.018124 | 5 | 0.800000 | -0.007602 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.765696 | 0.380172 | 0.187003 | 0.209662 | 0.764353 | 0.008811 | 0.379224 | 0.015913 | 5 | 0.800000 | -0.007602 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.765696 | 0.380172 | 0.187003 | 0.209662 | 0.762676 | 0.011282 | 0.378781 | 0.013204 | 5 | 0.800000 | -0.007602 | 0.000000 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.750246 | 0.388015 | 0.159196 | 0.145335 | 0.751607 | 0.004096 | 0.400060 | 0.014386 | 5 | 0.800000 | -0.023053 | -0.015450 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.748348 | 0.382249 | 0.160339 | 0.145190 | 0.748178 | 0.009271 | 0.387049 | 0.020151 | 5 | 0.800000 | -0.024950 | -0.017348 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.742643 | 0.366437 | 0.156361 | 0.128777 | 0.743121 | 0.004587 | 0.379619 | 0.018322 | 5 | 0.800000 | -0.030655 | -0.023053 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.739583 | 0.383253 | 0.164008 | 0.149884 | 0.741688 | 0.008982 | 0.387645 | 0.018325 | 5 | 0.800000 | -0.033716 | -0.026114 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.739334 | 0.379936 | 0.171763 | 0.176377 | 0.741260 | 0.012848 | 0.375536 | 0.014326 | 5 | 0.800000 | -0.033965 | -0.028605 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.738668 | 0.369329 | 0.173545 | 0.178888 | 0.733282 | 0.007608 | 0.362579 | 0.011188 | 5 | 0.800000 | -0.034630 | -0.029271 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.734671 | 0.375945 | 0.197242 | 0.213544 | 0.739549 | 0.006569 | 0.378256 | 0.018767 | 5 | 0.800000 | -0.038628 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.734671 | 0.375945 | 0.197242 | 0.213544 | 0.734334 | 0.010745 | 0.384918 | 0.013216 | 5 | 0.800000 | -0.038628 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.734671 | 0.375945 | 0.197242 | 0.213544 | 0.733344 | 0.007346 | 0.370468 | 0.002372 | 5 | 0.800000 | -0.038628 | 0.000000 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.725572 | 0.340863 | 0.160897 | 0.135496 | 0.729149 | 0.009829 | 0.345182 | 0.009208 | 5 | 0.800000 | -0.047726 | -0.042367 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.725062 | 0.325684 | 0.149321 | 0.084017 | 0.731217 | 0.004419 | 0.334671 | 0.009863 | 5 | 0.800000 | -0.048236 | -0.040634 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.725062 | 0.325684 | 0.149321 | 0.084017 | 0.725807 | 0.007704 | 0.333446 | 0.010611 | 5 | 0.800000 | -0.048236 | -0.040634 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.724770 | 0.361144 | 0.170635 | 0.164116 | 0.728120 | 0.010039 | 0.365612 | 0.018921 | 5 | 0.800000 | -0.048529 | -0.043169 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.724029 | 0.341118 | 0.164899 | 0.138032 | 0.722068 | 0.008588 | 0.341781 | 0.016841 | 5 | 0.800000 | -0.049269 | -0.043909 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.723638 | 0.346608 | 0.180489 | 0.185046 | 0.730020 | 0.006152 | 0.350586 | 0.011648 | 5 | 0.800000 | -0.049661 | -0.044301 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.721410 | 0.320810 | 0.158522 | 0.120357 | 0.721193 | 0.008119 | 0.321198 | 0.009420 | 5 | 0.800000 | -0.051888 | -0.046529 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.721410 | 0.320810 | 0.158522 | 0.120357 | 0.720945 | 0.015661 | 0.323345 | 0.012310 | 5 | 0.800000 | -0.051888 | -0.046529 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.718343 | 0.337609 | 0.154489 | 0.105006 | 0.716520 | 0.006323 | 0.336010 | 0.013865 | 5 | 0.800000 | -0.054955 | -0.047353 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.710318 | 0.360279 | 0.170983 | 0.161203 | 0.712387 | 0.008752 | 0.365808 | 0.022598 | 5 | 0.800000 | -0.062981 | -0.057621 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.708022 | 0.338103 | 0.158139 | 0.130075 | 0.714753 | 0.008796 | 0.342789 | 0.015983 | 5 | 0.800000 | -0.065276 | -0.057674 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.705335 | 0.306232 | 0.148280 | 0.069856 | 0.704310 | 0.002893 | 0.309707 | 0.007815 | 5 | 0.800000 | -0.067964 | -0.029336 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.705335 | 0.306232 | 0.148280 | 0.069856 | 0.697745 | 0.004350 | 0.312560 | 0.007337 | 5 | 0.800000 | -0.067964 | -0.029336 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.705123 | 0.304564 | 0.160358 | 0.103227 | 0.703073 | 0.006465 | 0.309086 | 0.015010 | 5 | 0.800000 | -0.068175 | -0.060573 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.702212 | 0.325258 | 0.163297 | 0.141773 | 0.700981 | 0.012355 | 0.333316 | 0.009020 | 5 | 0.800000 | -0.071087 | -0.063485 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.698871 | 0.332056 | 0.179311 | 0.180588 | 0.698381 | 0.015092 | 0.337399 | 0.013905 | 5 | 0.800000 | -0.074428 | -0.069068 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.696059 | 0.305603 | 0.159533 | 0.094235 | 0.695383 | 0.007486 | 0.301901 | 0.011285 | 5 | 0.800000 | -0.077240 | -0.038612 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.696053 | 0.328876 | 0.164518 | 0.141754 | 0.693512 | 0.007854 | 0.320843 | 0.009735 | 5 | 0.800000 | -0.077246 | -0.069644 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.695816 | 0.312505 | 0.177358 | 0.172133 | 0.692728 | 0.006931 | 0.312063 | 0.014166 | 5 | 0.800000 | -0.077482 | -0.072123 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.695486 | 0.319732 | 0.168854 | 0.153433 | 0.694271 | 0.015792 | 0.318916 | 0.009119 | 5 | 0.800000 | -0.077812 | -0.070210 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.694628 | 0.321739 | 0.178080 | 0.173529 | 0.693172 | 0.010174 | 0.322536 | 0.017789 | 5 | 0.800000 | -0.078671 | -0.073311 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.693850 | 0.338578 | 0.177344 | 0.170153 | 0.700530 | 0.011707 | 0.350984 | 0.018046 | 5 | 0.800000 | -0.079448 | -0.074089 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.693004 | 0.313430 | 0.161227 | 0.122768 | 0.700868 | 0.006474 | 0.330728 | 0.009989 | 5 | 0.800000 | -0.080294 | -0.074935 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.692898 | 0.319755 | 0.160148 | 0.122044 | 0.703681 | 0.007053 | 0.331106 | 0.014352 | 5 | 0.800000 | -0.080400 | -0.075040 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.692880 | 0.305807 | 0.173766 | 0.160641 | 0.690976 | 0.006209 | 0.303517 | 0.013573 | 5 | 0.800000 | -0.080419 | -0.075059 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.692469 | 0.327210 | 0.181757 | 0.180174 | 0.686071 | 0.008313 | 0.316096 | 0.025663 | 5 | 0.800000 | -0.080829 | -0.075470 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.691972 | 0.322435 | 0.177725 | 0.173291 | 0.698384 | 0.015079 | 0.322261 | 0.024247 | 5 | 0.800000 | -0.081327 | -0.075967 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.687629 | 0.304231 | 0.180105 | 0.165516 | 0.695178 | 0.011694 | 0.317029 | 0.009564 | 5 | 0.800000 | -0.085669 | -0.078067 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.686447 | 0.317316 | 0.165972 | 0.137056 | 0.682020 | 0.013596 | 0.323875 | 0.016208 | 5 | 0.800000 | -0.086851 | -0.081492 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 52 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.684892 | 0.305185 | 0.160884 | 0.100121 | 0.678993 | 0.007910 | 0.300620 | 0.015670 | 5 | 0.800000 | -0.088407 | -0.049779 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.684500 | 0.310983 | 0.152554 | 0.086009 | 0.682937 | 0.005826 | 0.308812 | 0.004912 | 5 | 0.800000 | -0.088799 | -0.081196 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.684319 | 0.302392 | 0.155461 | 0.086488 | 0.682739 | 0.012327 | 0.301280 | 0.014045 | 5 | 0.800000 | -0.088979 | -0.050351 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.683865 | 0.322155 | 0.154428 | 0.097187 | 0.679565 | 0.005634 | 0.312934 | 0.003517 | 5 | 0.800000 | -0.089433 | -0.081831 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.683044 | 0.309929 | 0.189945 | 0.191510 | 0.678406 | 0.008885 | 0.301216 | 0.013760 | 5 | 0.800000 | -0.090254 | -0.084895 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.682590 | 0.305616 | 0.167518 | 0.140950 | 0.672575 | 0.012234 | 0.302457 | 0.018620 | 5 | 0.800000 | -0.090709 | -0.085349 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.682254 | 0.282425 | 0.158267 | 0.091580 | 0.680541 | 0.005441 | 0.291772 | 0.009283 | 5 | 0.800000 | -0.091045 | -0.052417 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.679156 | 0.314617 | 0.170911 | 0.143405 | 0.682149 | 0.008867 | 0.326012 | 0.006993 | 5 | 0.800000 | -0.094143 | -0.086540 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.678988 | 0.289441 | 0.163578 | 0.095135 | 0.674023 | 0.006011 | 0.292606 | 0.013988 | 5 | 0.800000 | -0.094311 | -0.055683 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.678471 | 0.295621 | 0.166500 | 0.127852 | 0.676202 | 0.006711 | 0.294304 | 0.006898 | 5 | 0.800000 | -0.094827 | -0.087225 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.678297 | 0.321170 | 0.172840 | 0.149467 | 0.669533 | 0.010240 | 0.312723 | 0.015033 | 5 | 0.800000 | -0.095001 | -0.087399 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.676686 | 0.303977 | 0.163947 | 0.130128 | 0.674119 | 0.014930 | 0.297643 | 0.024821 | 5 | 0.800000 | -0.096613 | -0.091253 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.675815 | 0.320982 | 0.171328 | 0.141693 | 0.673473 | 0.010062 | 0.313667 | 0.007779 | 5 | 0.800000 | -0.097484 | -0.089881 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.675666 | 0.325132 | 0.187041 | 0.191085 | 0.680700 | 0.014581 | 0.338438 | 0.020344 | 5 | 0.800000 | -0.097633 | -0.092273 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.675386 | 0.306177 | 0.153887 | 0.084253 | 0.677542 | 0.006166 | 0.294744 | 0.018074 | 5 | 0.800000 | -0.097913 | -0.090310 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.673501 | 0.304236 | 0.160881 | 0.113976 | 0.669335 | 0.010936 | 0.302564 | 0.012176 | 5 | 0.800000 | -0.099798 | -0.092195 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.673345 | 0.297425 | 0.162723 | 0.102076 | 0.671166 | 0.005487 | 0.298534 | 0.007026 | 5 | 0.800000 | -0.099953 | -0.061326 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.669183 | 0.292423 | 0.164842 | 0.105485 | 0.675408 | 0.006928 | 0.298558 | 0.013836 | 5 | 0.800000 | -0.104115 | -0.065488 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.668878 | 0.302598 | 0.192552 | 0.195694 | 0.663526 | 0.003667 | 0.293634 | 0.009701 | 5 | 0.800000 | -0.104420 | -0.099061 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.667335 | 0.299619 | 0.157156 | 0.101751 | 0.670109 | 0.012849 | 0.291572 | 0.018893 | 5 | 0.800000 | -0.105963 | -0.098361 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.667080 | 0.292042 | 0.180173 | 0.162127 | 0.666719 | 0.014992 | 0.290016 | 0.008183 | 5 | 0.800000 | -0.106218 | -0.098616 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.666838 | 0.308065 | 0.163650 | 0.108065 | 0.666215 | 0.013371 | 0.304587 | 0.015120 | 5 | 0.800000 | -0.106461 | -0.098858 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.666321 | 0.307765 | 0.164438 | 0.120244 | 0.661823 | 0.006897 | 0.298204 | 0.006943 | 5 | 0.800000 | -0.106977 | -0.099375 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.665842 | 0.296038 | 0.161380 | 0.098757 | 0.671463 | 0.009068 | 0.290192 | 0.015629 | 5 | 0.800000 | -0.107456 | -0.068829 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.665220 | 0.309302 | 0.172989 | 0.146962 | 0.658115 | 0.007744 | 0.311347 | 0.018718 | 5 | 0.800000 | -0.108078 | -0.102719 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.662900 | 0.293028 | 0.158033 | 0.104035 | 0.673504 | 0.015436 | 0.310847 | 0.010230 | 5 | 0.800000 | -0.110399 | -0.102796 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.659391 | 0.288948 | 0.167338 | 0.129847 | 0.658007 | 0.010964 | 0.294873 | 0.010490 | 5 | 0.800000 | -0.113908 | -0.108548 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.658850 | 0.303274 | 0.181084 | 0.165036 | 0.656425 | 0.010828 | 0.291917 | 0.015746 | 5 | 0.800000 | -0.114449 | -0.106846 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.657773 | 0.272648 | 0.165119 | 0.097350 | 0.654979 | 0.011472 | 0.269919 | 0.017826 | 5 | 0.800000 | -0.115525 | -0.076897 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.655148 | 0.287798 | 0.178084 | 0.143107 | 0.649050 | 0.006114 | 0.283331 | 0.006996 | 5 | 0.800000 | -0.118150 | -0.112791 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.655086 | 0.277001 | 0.164954 | 0.101926 | 0.660572 | 0.010627 | 0.281959 | 0.016183 | 5 | 0.800000 | -0.118213 | -0.079585 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.650302 | 0.290805 | 0.196366 | 0.213840 | 0.643825 | 0.008581 | 0.295388 | 0.015199 | 5 | 0.800000 | -0.122997 | -0.117637 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.650302 | 0.290805 | 0.196366 | 0.213840 | 0.650307 | 0.006929 | 0.298491 | 0.007950 | 5 | 0.800000 | -0.122997 | -0.117637 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.644951 | 0.285992 | 0.158872 | 0.095179 | 0.646591 | 0.005190 | 0.296881 | 0.005559 | 5 | 0.800000 | -0.128347 | -0.089719 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.639502 | 0.253142 | 0.160921 | 0.108488 | 0.642846 | 0.003942 | 0.259679 | 0.012331 | 5 | 0.800000 | -0.133797 | -0.095169 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.637915 | 0.277408 | 0.162434 | 0.098036 | 0.636398 | 0.015018 | 0.274539 | 0.013792 | 5 | 0.800000 | -0.135383 | -0.096756 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.637411 | 0.264785 | 0.203390 | 0.224721 | 0.635112 | 0.013018 | 0.267210 | 0.013049 | 5 | 0.800000 | -0.135887 | -0.130528 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.637411 | 0.264785 | 0.203390 | 0.224721 | 0.643773 | 0.008672 | 0.269269 | 0.008683 | 5 | 0.800000 | -0.135887 | -0.130528 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.637218 | 0.250785 | 0.158558 | 0.095313 | 0.643766 | 0.007996 | 0.254047 | 0.009284 | 5 | 0.800000 | -0.136080 | -0.097452 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.636366 | 0.249981 | 0.158416 | 0.093055 | 0.634154 | 0.011362 | 0.252610 | 0.005935 | 5 | 0.800000 | -0.136932 | -0.098305 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.635868 | 0.286485 | 0.188518 | 0.189932 | 0.636796 | 0.012113 | 0.282762 | 0.014437 | 5 | 0.800000 | -0.137430 | -0.129828 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.635868 | 0.286485 | 0.188518 | 0.189932 | 0.642822 | 0.014242 | 0.294361 | 0.011336 | 5 | 0.800000 | -0.137430 | -0.129828 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.630655 | 0.258693 | 0.166964 | 0.109941 | 0.634313 | 0.008232 | 0.260296 | 0.014183 | 5 | 0.800000 | -0.142643 | -0.104016 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.626817 | 0.258571 | 0.168749 | 0.109535 | 0.620478 | 0.005484 | 0.257267 | 0.006433 | 5 | 0.800000 | -0.146482 | -0.107854 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.625765 | 0.274318 | 0.201321 | 0.208989 | 0.629261 | 0.011206 | 0.286994 | 0.014249 | 5 | 0.800000 | -0.147533 | -0.142174 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 987 | 188 | 0.625765 | 0.274318 | 0.201321 | 0.208989 | 0.623853 | 0.015685 | 0.277089 | 0.017807 | 5 | 0.800000 | -0.147533 | -0.142174 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.623389 | 0.254544 | 0.159304 | 0.093784 | 0.614375 | 0.013791 | 0.246289 | 0.014123 | 5 | 0.800000 | -0.149910 | -0.111282 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.618648 | 0.259787 | 0.172258 | 0.125610 | 0.609750 | 0.010793 | 0.257384 | 0.014734 | 5 | 0.800000 | -0.154650 | -0.116023 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.617808 | 0.254335 | 0.173026 | 0.115496 | 0.623148 | 0.008923 | 0.261640 | 0.011522 | 5 | 0.800000 | -0.155490 | -0.116863 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.617136 | 0.250470 | 0.161202 | 0.096670 | 0.619718 | 0.004940 | 0.252714 | 0.007022 | 5 | 0.800000 | -0.156162 | -0.117535 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.614971 | 0.243259 | 0.193439 | 0.185182 | 0.609023 | 0.010399 | 0.230535 | 0.014292 | 5 | 0.800000 | -0.158327 | -0.150725 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.614971 | 0.243259 | 0.193439 | 0.185182 | 0.613845 | 0.005948 | 0.241259 | 0.008213 | 5 | 0.800000 | -0.158327 | -0.150725 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.612197 | 0.252523 | 0.172498 | 0.114668 | 0.604581 | 0.005253 | 0.247609 | 0.013945 | 5 | 0.800000 | -0.161102 | -0.122474 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 52 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.611606 | 0.243661 | 0.173448 | 0.110662 | 0.606129 | 0.009709 | 0.243300 | 0.005089 | 5 | 0.800000 | -0.161693 | -0.123065 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.610380 | 0.258865 | 0.196562 | 0.191249 | 0.615057 | 0.011703 | 0.258182 | 0.011470 | 5 | 0.800000 | -0.162918 | -0.155316 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 724 | 188 | 0.610380 | 0.258865 | 0.196562 | 0.191249 | 0.600432 | 0.009141 | 0.253092 | 0.006289 | 5 | 0.800000 | -0.162918 | -0.155316 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.603985 | 0.259756 | 0.175722 | 0.126010 | 0.609143 | 0.010930 | 0.261819 | 0.009448 | 5 | 0.800000 | -0.169314 | -0.130686 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.603985 | 0.259756 | 0.175722 | 0.126010 | 0.600746 | 0.012048 | 0.262169 | 0.014833 | 5 | 0.800000 | -0.169314 | -0.130686 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 52 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.594914 | 0.223998 | 0.176045 | 0.131724 | 0.591221 | 0.008057 | 0.220925 | 0.005486 | 5 | 0.800000 | -0.178384 | -0.139757 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.591617 | 0.234616 | 0.171032 | 0.112626 | 0.585394 | 0.011387 | 0.233604 | 0.014949 | 5 | 0.800000 | -0.181682 | -0.143054 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.586148 | 0.229358 | 0.178013 | 0.132999 | 0.591577 | 0.013312 | 0.238868 | 0.016949 | 5 | 0.800000 | -0.187150 | -0.148522 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.586148 | 0.229358 | 0.178013 | 0.132999 | 0.589991 | 0.011876 | 0.229815 | 0.011137 | 5 | 0.800000 | -0.187150 | -0.148522 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.562433 | 0.214641 | 0.184682 | 0.139956 | 0.559742 | 0.009213 | 0.214182 | 0.002851 | 5 | 0.800000 | -0.210865 | -0.172238 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 263 | 188 | 0.562433 | 0.214641 | 0.184682 | 0.139956 | 0.561236 | 0.005439 | 0.213608 | 0.007581 | 5 | 0.800000 | -0.210865 | -0.172238 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/test_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/test_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e3a7aae5eb62a3c0077cc49534d7c010127669f4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_551df458d7c040958ba0afad6c2b0570/topology_steps/electra_cola/test_metrics.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+experiment,description,layer_variant,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7672733937298452,0.007743236965947518,0.4041229957630514,0.023547986023543438,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.773260431939047,0.00419977423193666,0.4169245937208627,0.009281053712163428,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train,test,2,6840,1043,724,188,0.7656961552818216,0.3801720644065088,0.18700316890097862,0.20966153742848925,0.7626763932083893,0.01128177082375573,0.3787810482145909,0.013204426551949788,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6103801169590644,0.25886452073118976,0.196562145468413,0.19124900686833743,0.6150573953619336,0.011703063387752826,0.25818212005792224,0.011470039657888922,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6103801169590644,0.25886452073118976,0.196562145468413,0.19124900686833743,0.6004317874079905,0.009141083777295566,0.2530915857602009,0.006288852371539736,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,111,6840,1043,724,188,0.6876290904566381,0.30423069931573815,0.18010478541054484,0.1655163029539802,0.6951775518328305,0.011693790191614564,0.3170285789607563,0.009563783055509659,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,135,6840,1043,724,188,0.7395825556799801,0.383252909992626,0.16400816678856103,0.14988368414647102,0.7416879746653288,0.008981526438274627,0.38764478154808507,0.018325111257396904,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,171,6840,1043,724,188,0.7483482642777156,0.38224936888047994,0.1603386944006024,0.14519010789644293,0.7481781502731165,0.009271060811913895,0.3870491610261622,0.020150835871019793,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,216,6840,1043,724,188,0.7502457384596243,0.38801514315392027,0.15919647101050202,0.14533498482582435,0.7516071647349446,0.004095504831218427,0.4000601338262689,0.014386126276784043,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,312,6840,1043,724,188,0.7426433992783377,0.3664366635612741,0.15636068423212612,0.12877713985060874,0.743120832552974,0.004587430480057128,0.37961864646913646,0.018321641670980264,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,444,6840,1043,724,188,0.7183432872962549,0.3376087027860586,0.15448931424207646,0.10500591017821426,0.7165197801547252,0.006322949117874889,0.33601020082738275,0.013864975161657281,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,642,6840,1043,724,188,0.7250622122682594,0.3256839863079772,0.1493205507841078,0.08401712114876372,0.7258067721999071,0.007704039047540976,0.33344593088852187,0.010610811361480317,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,645,6840,1043,724,188,0.7250622122682594,0.3256839863079772,0.1493205507841078,0.08401712114876372,0.7312172984868959,0.004419356776907709,0.3346708376213273,0.009863010187129897,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,100,6840,1043,724,188,0.7051231802911534,0.30456428081817544,0.16035847109306928,0.10322741263440438,0.7030731354955824,0.006464953916497894,0.30908620268174924,0.015010087835195238,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7792995009285952,0.004786551536257861,0.42005988837506986,0.016558749769472584,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7746493216240617,0.005041568783352835,0.4130599782286978,0.011343421352767745,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,validation,test,2,1711,1043,263,188,0.7346708971009083,0.3759449297653432,0.19724163996576802,0.21354441509802358,0.7343341159324905,0.010745026583251223,0.3849183808281715,0.013216362970373152,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.5624331218116212,0.21464074177889983,0.18468248734111065,0.13995649577301447,0.5612355573764354,0.005439255719583137,0.21360821660415025,0.0075808119041962385,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.5624331218116212,0.21464074177889983,0.18468248734111065,0.13995649577301447,0.5597421941615244,0.009212870448622835,0.21418190541375387,0.0028514392581253777,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,111,1711,1043,263,188,0.6186481274107254,0.25978691634027035,0.1722578672110073,0.1256095463537939,0.609749981859607,0.010793386462904989,0.25738368614309043,0.014733965995760325,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,135,1711,1043,263,188,0.6691831529177553,0.29242290108989305,0.1648418140297028,0.10548510057471859,0.6754075071177102,0.0069276356302279424,0.2985580677445387,0.013835737913717356,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,171,1711,1043,263,188,0.6789878063954211,0.2894407363445967,0.16357829928485002,0.09513532097531906,0.6740231847051295,0.0060109133727109555,0.2926056138331656,0.013987532779235912,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,216,1711,1043,263,188,0.6733451536643027,0.2974251387690665,0.16272316495518518,0.10207618687707595,0.6711663822805034,0.005487205985461199,0.298534452742103,0.007026332082333372,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,312,1711,1043,263,188,0.6960588528057733,0.30560296594487973,0.15953338003437562,0.09423549786524178,0.6953825107253362,0.007486240276301246,0.3019008271692795,0.011284802199104787,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,444,1711,1043,263,188,0.6822539504790345,0.2824248101400853,0.15826678340781136,0.09157960592531926,0.6805408929092126,0.0054405414034569,0.2917720595509691,0.009282560718526688,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,642,1711,1043,263,188,0.7053347020032351,0.3062319445935049,0.14827950415183605,0.06985622029532046,0.6977449978859122,0.00434960525180128,0.31255952254384306,0.0073372629983992094,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,645,1711,1043,263,188,0.7053347020032351,0.3062319445935049,0.14827950415183605,0.06985622029532046,0.7043100144261484,0.0028928052973824945,0.30970730891646003,0.007815096325621088,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,52,1711,1043,263,188,0.6848917506532288,0.3051846666794338,0.16088364790632925,0.10012094620346285,0.678993399008605,0.007910416158331462,0.3006204956683363,0.015669675236788336,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.766578651500389,0.007323952229236922,0.40202741608988146,0.018576309822384098,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7743022897305878,0.0036975947517797277,0.3994375607335918,0.013602007105596814,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train_validation,test,2,8551,1043,987,188,0.7679389075525693,0.389894786805373,0.18908943880653012,0.220910351707558,0.7684706144144379,0.006060801188658666,0.39619741313771983,0.007300707783763834,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6374113475177304,0.26478496513158667,0.2033895821815689,0.22472110058545752,0.6437730561223585,0.008672289096276415,0.26926900858444436,0.008683469951745602,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6374113475177304,0.26478496513158667,0.2033895821815689,0.22472110058545752,0.6351122080301982,0.013017753042183434,0.26721047792790864,0.013048875672506767,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,111,8551,1043,987,188,0.6830440462859276,0.3099294091071605,0.18994542369816234,0.1915100004284499,0.6784060238021855,0.008884749123178362,0.30121569081440414,0.013759515310598072,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,135,8551,1043,987,188,0.7236375513251213,0.3466075353940657,0.18048919301351105,0.1850456437313065,0.7300202990223942,0.006152202538716241,0.3505861833724699,0.011647814903501242,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,171,8551,1043,987,188,0.7386680353365684,0.369328791784183,0.17354508713734018,0.1788883882048528,0.7332819963470241,0.007608241587077031,0.36257930970881286,0.01118774592665281,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,216,8551,1043,987,188,0.7393337066069429,0.379935510703973,0.17176301633647773,0.17637681666661442,0.7412604070089012,0.01284795121164046,0.3755357067836542,0.014326093363355226,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,312,8551,1043,987,188,0.7247698146074405,0.3611442111502726,0.17063494203932703,0.1641159925210019,0.7281204323527366,0.010038778259081008,0.36561233240522617,0.018920601160792874,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,444,8551,1043,987,188,0.7255723528679856,0.34086306029810665,0.1608970243246535,0.1354959068456275,0.7291488329007029,0.00982903332174709,0.34518158320007386,0.009208155797895495,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,642,8551,1043,987,188,0.7214103521214383,0.32081009396949217,0.15852160080834435,0.12035679558026682,0.7209445479895591,0.015660910107169367,0.3233454992576296,0.012310431188361072,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,645,8551,1043,987,188,0.7214103521214383,0.32081009396949217,0.15852160080834435,0.12035679558026682,0.7211931304790529,0.00811853283158681,0.3211978228540786,0.009419702128228897,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,100,8551,1043,987,188,0.7240294886151549,0.3411176857416301,0.16489924679172607,0.1380320077615161,0.7220680281528692,0.008588494115805026,0.34178136236509965,0.01684069211163271,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7667875452049746,0.0041598489639527465,0.3986507391180343,0.014987235234186122,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7703741956897583,0.007087798499303364,0.39637584058330244,0.013653036284816063,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train,test,2,6840,1043,724,188,0.7656961552818216,0.3801720644065088,0.18700316890097862,0.20966153742848925,0.7643531430998924,0.008810606770454114,0.379223669458141,0.015912552193052584,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6149713823566008,0.24325868786326832,0.19343906245959333,0.18518169099825088,0.6090231344804998,0.010399470134615762,0.23053489703069752,0.01429190045181753,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6149713823566008,0.24325868786326832,0.19343906245959333,0.18518169099825088,0.6138449783591667,0.00594782374698936,0.24125872992599678,0.00821311939844207,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,111,6840,1043,724,188,0.667080378250591,0.29204235302485954,0.18017288682931826,0.162126518313215,0.6667188885011063,0.014992137604644112,0.290016442022184,0.00818298130102072,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,135,6840,1043,724,188,0.6954864999377879,0.3197315882541094,0.16885418823612264,0.15343348332234175,0.6942708834270614,0.01579222878457637,0.3189160864919774,0.009118707749492163,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,171,6840,1043,724,188,0.7022116461366181,0.32525837750339953,0.16329745243401916,0.1417729311701133,0.7009806338649238,0.012355202055032323,0.33331593077821864,0.009020026118368971,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,216,6840,1043,724,188,0.6960526315789474,0.328876108284081,0.16451835771604814,0.14175372179644094,0.6935124625766098,0.007853611870076145,0.3208429322081115,0.009735390491384728,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,312,6840,1043,724,188,0.7080222719920367,0.3381031098817453,0.15813870956840123,0.13007526402156938,0.7147534834999336,0.008795708723033745,0.34278895381283664,0.015983408930953315,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,444,6840,1043,724,188,0.6838652482269503,0.3221553997892965,0.15442752496616888,0.0971874022093739,0.6795649547387341,0.00563393184131653,0.3129337950101136,0.0035168070943147438,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,642,6840,1043,724,188,0.6844998133631951,0.310983067026962,0.15255445007971166,0.08600891768370243,0.682937487501499,0.005826430366228563,0.30881215558585295,0.004912274579952745,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,645,6840,1043,724,188,0.6753857160632076,0.3061767150086604,0.15388674633185095,0.08425288943593502,0.6775415126203632,0.00616613234241846,0.294744481304931,0.018074074126949502,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,100,6840,1043,724,188,0.6668377504043798,0.30806544365682853,0.1636497819457596,0.10806523003179504,0.6662152733260248,0.01337134348559143,0.304586607469688,0.015119666527345463,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7702655348882387,0.0061655014162325696,0.4018351677512294,0.017923871944800055,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7743774603070104,0.007421068270963015,0.41575403750379075,0.012096272576061577,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,validation,test,2,1711,1043,263,188,0.7346708971009083,0.3759449297653432,0.19724163996576802,0.21354441509802358,0.7333443856076002,0.007346112135023553,0.3704677212605502,0.002371638652911789,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.6039846957820082,0.25975557736377775,0.1757221537191314,0.1260102084229889,0.600745584456105,0.01204829941729632,0.26216941278018274,0.014833014545762581,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.6039846957820082,0.25975557736377775,0.1757221537191314,0.1260102084229889,0.6091434733656433,0.010930331689565042,0.26181944074842256,0.009447871937436129,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,111,1711,1043,263,188,0.612196715192236,0.25252266251072497,0.172497681281369,0.11466825048650846,0.6045805062779659,0.005252783870507189,0.24760898294419648,0.013944631220893138,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,135,1711,1043,263,188,0.6550858529301979,0.2770010029208428,0.16495385690000533,0.1019257752440152,0.6605716669598326,0.010627498943066646,0.2819594076533102,0.016182674338059578,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,171,1711,1043,263,188,0.6658423541122309,0.2960375888248067,0.16138010292954585,0.09875652902731433,0.6714626336351891,0.009068204255148472,0.29019229117632983,0.015629315702414527,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,216,1711,1043,263,188,0.6577734229189997,0.2726481426698786,0.16511941162660929,0.09734976664896089,0.6549787986722291,0.011471766057005069,0.2699192204245048,0.017825879817223167,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,312,1711,1043,263,188,0.6843193977852432,0.30239225762598587,0.15546056571484537,0.08648786092861704,0.6827385801614265,0.012326847824239427,0.30128024863816083,0.014045417877567797,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,444,1711,1043,263,188,0.639501679731243,0.2531415339125575,0.16092078443907437,0.10848844125656294,0.6428456878907601,0.0039419524659085135,0.2596788491097512,0.012330550339246741,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,642,1711,1043,263,188,0.6372184894861268,0.25078533997510377,0.158557924320421,0.09531273349237009,0.6437663154185116,0.00799583417828279,0.254046580698646,0.009284179951924534,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,645,1711,1043,263,188,0.6363661814109742,0.24998055236175584,0.1584158831839002,0.09305474257860986,0.63415431343822,0.011362423008762904,0.25260972429822115,0.005935198670160903,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,52,1711,1043,263,188,0.5949141470698021,0.22399807920334444,0.17604466256379164,0.13172397714438092,0.5912212299601047,0.008056967358897075,0.2209246180717611,0.005486186321353447,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7693569135155374,0.0077448033911802355,0.3969435298631313,0.009665113943437746,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.78315467263986,0.0098113652974523,0.43012219102772004,0.014182324421603948,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train_validation,test,2,8551,1043,987,188,0.7679389075525693,0.389894786805373,0.18908943880653012,0.220910351707558,0.7673549826338322,0.008611885440491534,0.3961787836300772,0.015939700354204046,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6257652108995895,0.2743179139015397,0.20132121293371866,0.20898887224821272,0.6292605609747548,0.011206499805122913,0.286993887790427,0.014249326672677028,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6257652108995895,0.2743179139015397,0.20132121293371866,0.20898887224821272,0.6238533347078006,0.01568541723179123,0.2770889492818742,0.01780718470908358,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,111,8551,1043,987,188,0.6688783128032848,0.3025978718762708,0.19255244768004828,0.19569351156187242,0.663526228746208,0.003667441220334175,0.29363431976199567,0.009701216122478231,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,135,8551,1043,987,188,0.6924692049272118,0.32720976946361047,0.1817573843333944,0.18017390001615624,0.6860706386440759,0.008313009407492685,0.31609591632523293,0.025662710339579602,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,171,8551,1043,987,188,0.6938503172825681,0.33857753356452336,0.17734378882813312,0.17015269725194448,0.7005302444236322,0.011707097327418783,0.3509835139543991,0.018046212883564255,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,216,8551,1043,987,188,0.6919715067811373,0.32243506982865683,0.17772547832131752,0.17329061485217076,0.6983835395894683,0.015078897341829569,0.32226082927995703,0.0242469428615037,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,312,8551,1043,987,188,0.7103179046908049,0.3602792364852594,0.170983487742662,0.1612033880657595,0.7123872625815177,0.008751790461625011,0.3658081089988649,0.022597843305053492,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,444,8551,1043,987,188,0.6864470573597113,0.3173162174813871,0.16597237652268335,0.13705585904829895,0.6820198810411486,0.013596156511934505,0.32387491381487393,0.0162078149086153,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,642,8551,1043,987,188,0.6928984695782008,0.31975533302167586,0.16014768786312844,0.12204397256578031,0.7036814099543723,0.007052836389294632,0.33110584257562864,0.01435153430504663,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,645,8551,1043,987,188,0.6930042304342418,0.3134301705802005,0.16122662694596773,0.12276750818574529,0.700867691856278,0.006474061191202254,0.3307279902070756,0.00998929240345439,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,100,8551,1043,987,188,0.6551480651984571,0.28779772452575025,0.17808408439745613,0.14310685622959882,0.6490498468057917,0.006114444904012308,0.28333100560027963,0.006995594709881192,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7706197597565181,0.004564075150613035,0.4044634448720535,0.01435191345018452,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train,test,1,6840,1043,724,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7761776591433951,0.01102187788402784,0.41163441316998756,0.01277754511333156,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train,test,2,6840,1043,724,188,0.7656961552818216,0.3801720644065088,0.18700316890097862,0.20966153742848925,0.7627119276802603,0.01036699708574527,0.3687028179694616,0.018123635519509924,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6358684832648999,0.2864847830693463,0.18851832926371498,0.1899319476399251,0.6428220414127581,0.014241764872169264,0.29436050625186,0.01133646198102855,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,90,6840,1043,724,188,0.6358684832648999,0.2864847830693463,0.18851832926371498,0.1899319476399251,0.6367963104878426,0.012113143232404202,0.2827618481464246,0.01443739314517395,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,111,6840,1043,724,188,0.6588496951598856,0.3032739517005174,0.18108363507782158,0.16503605780275776,0.6564253190226987,0.010828111705068172,0.2919170334518826,0.015745811475204284,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,135,6840,1043,724,188,0.678297250217743,0.32117011109880755,0.17283989509148015,0.14946708473058032,0.6695325436844961,0.010239576318170766,0.312723245091371,0.015033337718863029,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,171,6840,1043,724,188,0.6758149807141969,0.32098197752152147,0.1713282661578693,0.14169257181635217,0.673472970133419,0.010061762811985219,0.31366681444862055,0.007778987773983264,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,216,6840,1043,724,188,0.6791557795197213,0.31461668043668717,0.17091110308270963,0.14340499728568137,0.6821488263336745,0.008867235317379247,0.3260122469106989,0.006993025034952356,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,312,6840,1043,724,188,0.6784714445688691,0.2956212738825471,0.1664996441476913,0.12785234285376573,0.6762020862338607,0.0067108481572627394,0.2943038589217209,0.006897542080431838,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,444,6840,1043,724,188,0.6735006843349509,0.3042363488341733,0.16088142095851915,0.11397572887803745,0.6693353266320082,0.010936404016098319,0.3025643416556561,0.01217552185380091,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,642,6840,1043,724,188,0.6673354485504541,0.29961902733984225,0.157156339426505,0.10175111457836664,0.6701086060431368,0.012849055349146871,0.2915723996419176,0.018892699002336397,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,645,6840,1043,724,188,0.662899713823566,0.2930276938280074,0.15803305490571098,0.10403512709740431,0.6735041958652792,0.015436452756339269,0.3108472917375984,0.010230332725982656,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,100,6840,1043,724,188,0.6663213885778275,0.3077650883901266,0.1644378100355034,0.12024354349943404,0.6618225543696973,0.006897107577147332,0.2982043565267672,0.006943303286749218,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.7707262778335513,0.01319900988173403,0.40733470382942966,0.029257079935136647,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1711,1043,263,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.771114715890356,0.005316691509361388,0.4054472208158863,0.01379705491366134,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,validation,test,2,1711,1043,263,188,0.7346708971009083,0.3759449297653432,0.19724163996576802,0.21354441509802358,0.7395491916182484,0.006568982915469989,0.37825561856105383,0.01876740242566517,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.5861484384720668,0.22935751625748865,0.17801298157011597,0.13299943223530192,0.5899914202783126,0.01187589514201195,0.22981516002142405,0.011136869431340127,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,90,1711,1043,263,188,0.5861484384720668,0.22935751625748865,0.17801298157011597,0.13299943223530192,0.5915767222604874,0.013311728364159465,0.2388679449177759,0.016949001808800816,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,111,1711,1043,263,188,0.6178082617892249,0.254334896790313,0.17302638922788147,0.11549565548985469,0.6231482144410114,0.008922528296276981,0.2616398174774625,0.011522361817457897,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,135,1711,1043,263,188,0.6268165982331716,0.2585708023550175,0.16874882395593607,0.10953475883693722,0.6204779254208873,0.005484207017544493,0.25726699499367023,0.006432566589401471,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,171,1711,1043,263,188,0.6306550951847705,0.258693369098164,0.1669642164865352,0.10994064337584196,0.6343130727607891,0.008231653744839574,0.2602964562419986,0.014182714315630394,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,216,1711,1043,263,188,0.6379152668906308,0.2774084827247878,0.16243364669878854,0.09803587857939143,0.6363981231345596,0.015018134690936272,0.27453868118266367,0.013792413116879298,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,312,1711,1043,263,188,0.6449514744307576,0.28599181677151725,0.15887189482431816,0.09517909482740017,0.6465905855383819,0.005189575897684166,0.296881012020851,0.005559246511837057,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,444,1711,1043,263,188,0.5916168968520592,0.23461563205030278,0.1710316437732554,0.11262607446427886,0.5853942220394396,0.011387304693711423,0.2336044118979018,0.01494861451355232,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,642,1711,1043,263,188,0.6171363692920244,0.25046998045014135,0.16120203715747292,0.09667012902911944,0.619717973923456,0.004940441504350202,0.2527144212428962,0.007022383674106419,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,645,1711,1043,263,188,0.6233887022520841,0.2545444311916617,0.15930399074460744,0.0937839671654619,0.6143746168135791,0.013790615535305308,0.2462886579020831,0.01412258492230058,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,52,1711,1043,263,188,0.6116056986437726,0.24366127625464648,0.17344784532968074,0.11066160982084329,0.6061289997097064,0.009708525133894514,0.2432999076816637,0.0050888029233820626,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.13060083399029931,0.04048479757738708,0.771860463779058,0.009218773123281428,0.40502832794742305,0.023855018862929834,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,8551,1043,987,188,0.7732984944631083,0.40781966248541995,0.380902358145191,0.49304245815663283,0.7776510277071126,0.004755372846522802,0.41275721135453997,0.01075876557726842,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train_validation,test,2,8551,1043,987,188,0.7679389075525693,0.389894786805373,0.18908943880653012,0.220910351707558,0.758947267889627,0.0054165999512061,0.37794635437227087,0.012837960713299732,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6503017295010576,0.2908051142041134,0.19636573958628448,0.21383968234134507,0.6503074028015482,0.0069285919708966266,0.2984906461577873,0.00795010292901206,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,90,8551,1043,987,188,0.6503017295010576,0.2908051142041134,0.19636573958628448,0.21383968234134507,0.6438250338596218,0.008581438344792547,0.2953883078197731,0.015199487769430661,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,111,8551,1043,987,188,0.6756656712703746,0.32513156560201856,0.1870405289164602,0.1910852696349779,0.6807004985785055,0.014580519226255745,0.3384383237273,0.020343503633748778,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,135,8551,1043,987,188,0.6988708473310937,0.33205585018365497,0.17931083655883764,0.18058777504948043,0.6983812977268329,0.015092476621251646,0.33739917780225703,0.013904857837715303,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,171,8551,1043,987,188,0.6958162249595621,0.3125045867613633,0.17735781082225513,0.17213274144588875,0.6927278152353836,0.006930799611466924,0.31206336487379416,0.014165632368233337,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,216,8551,1043,987,188,0.6946279706358094,0.3217389291232347,0.178080156940597,0.1735292436514347,0.6931723374467285,0.01017393185410222,0.3225360264763692,0.017789403603206955,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,312,8551,1043,987,188,0.692879805897723,0.3058067652729008,0.17376612118571494,0.16064132409920628,0.690976251791049,0.006208585023352885,0.3035172146581411,0.013572743864895681,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,444,8551,1043,987,188,0.6825898967276347,0.305616291027613,0.1675183138924417,0.14094961258503344,0.6725749289490769,0.012233798924794169,0.30245683321497535,0.018620132910652145,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,642,8551,1043,987,188,0.6766859524698271,0.3039772029641763,0.1639465840914905,0.13012759452733233,0.6741186500503114,0.01492956187159066,0.29764337626461845,0.024820959943814173,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,645,8551,1043,987,188,0.6593909418937414,0.2889483486774817,0.16733794025940693,0.12984678671207497,0.658006892537242,0.010964061526541469,0.2948727119873066,0.010490293186407875,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,100,8551,1043,987,188,0.6652202314296379,0.30930171331644574,0.1729889790497163,0.14696188440326366,0.6581145915278467,0.0077440855804392205,0.31134747056206163,0.018718256161284474,5,0.8
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2074cb9a97d78cdf988823088b371b213094be66
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,178 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: google/electra-base-discriminator
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/electra_runs_seeds/SST5/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/electra_sst5
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 100
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 5
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.SST5
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+    max_length: 512
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a6699db645cbee34e6ef4430bbf6b4b63347c263
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,164 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/electra_sst5
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: experiment=topology_steps/electra_sst5,extras.print_config=false
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/electra_sst5
+      data: sst5
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..94a667232db460352a8259df43048be863a2eab5
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,2 @@
+- experiment=topology_steps/electra_sst5
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1aaa0fe3bafa50ddcf6a7bf14f7eb35c44736b83
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,27 @@
+[2026-05-11 14:48:50,733][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 14:48:51,901][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:48:52,780][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 15:19:59,680][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 15:20:00,513][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:20:00,601][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 15:28:53,028][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 15:28:53,852][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:28:54,548][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 15:56:31,327][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 15:56:32,249][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:56:32,292][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 17:03:59,614][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 17:04:00,288][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 17:04:00,334][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 17:11:42,344][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 17:11:43,002][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 17:11:43,052][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 17:39:13,127][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 17:39:14,054][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 17:39:14,151][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 20:06:16,495][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 20:06:17,137][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:06:17,192][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-11 20:23:52,496][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 20:23:53,206][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:23:53,254][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e956ead42a8231ffa996050be3b9caf184718979
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b984086f0ea6640fc01135d6e7480cace818d258be382576ec42dbfc0b732464
+size 20798
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ce341a1db57c3beac49118d13faaea82b60d755c
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3e0b3626bd5694f57c9ab7d55ac96ae561278a48cba58f5574cc6ae723f2c7e9
+size 8701771
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..655a65b183fa4a75e43c95111faa9d2b4d63bd7f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:50eedc0d3d6432e718a3c4edabb4caea766b7ebe3bbee778e738daf63c005fde
+size 29031990
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d165c506775a6faea8d8f95c02481e895dc8bec8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:439da63219401a976a56c9838a9eaa5b9ebc234d5d7870be678283720c6d18db
+size 32421651
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b6ba22bd4752eea50038e8038005e3c9721f77f4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/big_all12_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:bdd8c91ead07b0567b954e6e96d7213d5f1e7d5f313498f4b1279d41fc456e08
+size 4815269
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/chatgpt_next_iteration_brief.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/chatgpt_next_iteration_brief.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d56612b73307e70e9497850d1cc2990f72893ec5
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/chatgpt_next_iteration_brief.md
@@ -0,0 +1,635 @@
+# ChatGPT Next-Iteration Brief
+
+Paste this file into ChatGPT to propose the next iteration of topological attention uncertainty features.
+
+## Protocol
+- Dataset: `src.dataset.sequence_classification.SST5`
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/electra_runs_seeds/SST5/0`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, CatBoost fitting and feature selection use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split only: final comparison. Test features are never used for training or feature selection.
+- Baseline scores are prohibited in topological methods. Only E00/E01/E02 use MSP/entropy.
+- Test bootstrap: `5` samples of `0.8` test fraction.
+- Attention symmetrization: `max`
+- Layer variants: `['small_last1', 'medium_last4', 'big_all12']`
+- Head aggregation: `['mean', 'std', 'max']`
+
+## Baseline Anchors
+- E00 MSP test ROC-AUC: `0.553612`
+- E02 MSP+entropy CatBoost test ROC-AUC: `0.571238`
+
+## Best Test Method
+- Method: `E02`
+- Training source: `train_validation`
+- Layer variant: `small_last1`
+- Description: MSP + entropy CatBoost baseline
+- Test ROC-AUC: `0.571238`
+- Bootstrapped test ROC-AUC: `0.567995 ± 0.005883`
+- Delta vs MSP: `0.017626`
+- Delta vs E02: `0.000000`
+
+## Detailed Result Table
+
+| method_name | layer_variant | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | brier | ece | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | small_last1 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.571238 | 0.567995 | 0.005883 | 0.017626 | 0.000000 | 0.604292 | 0.603383 | 0.004706 | 0.247889 | 0.041113 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.571238 | 0.574604 | 0.011277 | 0.017626 | 0.000000 | 0.604292 | 0.603317 | 0.007540 | 0.247889 | 0.041113 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.571238 | 0.574571 | 0.006436 | 0.017626 | 0.000000 | 0.604292 | 0.609213 | 0.005625 | 0.247889 | 0.041113 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.566152 | 0.566129 | 0.003795 | 0.012540 | 0.000000 | 0.599564 | 0.601403 | 0.003277 | 0.249782 | 0.046910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.566152 | 0.563390 | 0.005126 | 0.012540 | 0.000000 | 0.599564 | 0.600428 | 0.006574 | 0.249782 | 0.046910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.566152 | 0.568552 | 0.005675 | 0.012540 | 0.000000 | 0.599564 | 0.597809 | 0.005923 | 0.249782 | 0.046910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.557071 | 0.555935 | 0.009483 | 0.003459 | 0.000000 | 0.583114 | 0.577307 | 0.012978 | 0.255752 | 0.074471 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.557071 | 0.560473 | 0.003983 | 0.003459 | 0.000000 | 0.583114 | 0.585633 | 0.008117 | 0.255752 | 0.074471 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.557071 | 0.554914 | 0.001903 | 0.003459 | 0.000000 | 0.583114 | 0.580865 | 0.006632 | 0.255752 | 0.074471 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.552139 | 0.005463 | 0.000000 | -0.003459 | 0.585959 | 0.583959 | 0.005837 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.553547 | 0.001479 | 0.000000 | -0.012540 | 0.585959 | 0.584722 | 0.005613 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.551407 | 0.005775 | 0.000000 | -0.017626 | 0.585959 | 0.590317 | 0.002726 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.552596 | 0.002394 | 0.000000 | -0.012540 | 0.585959 | 0.588921 | 0.006246 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.555331 | 0.003391 | 0.000000 | -0.003459 | 0.585959 | 0.588482 | 0.002017 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.549709 | 0.006563 | 0.000000 | -0.017626 | 0.585959 | 0.580891 | 0.010746 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.555358 | 0.007310 | 0.000000 | -0.012540 | 0.585959 | 0.589304 | 0.008204 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.559160 | 0.004600 | 0.000000 | -0.017626 | 0.585959 | 0.594759 | 0.006725 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.551347 | 0.005979 | 0.000000 | -0.003459 | 0.585959 | 0.582480 | 0.007478 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.550546 | 0.547230 | 0.008600 | -0.003066 | -0.020692 | 0.567625 | 0.562595 | 0.012358 | 0.249804 | 0.041132 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.549102 | 0.546269 | 0.005404 | -0.004510 | -0.022136 | 0.566360 | 0.562909 | 0.005484 | 0.249996 | 0.047681 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.546054 | 0.549825 | 0.001838 | -0.007558 | -0.025184 | 0.573079 | 0.573950 | 0.006525 | 0.251399 | 0.057384 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.545312 | 0.544322 | 0.004262 | -0.008300 | -0.020839 | 0.566273 | 0.570025 | 0.006001 | 0.250554 | 0.046247 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.539068 | 0.539707 | 0.005337 | -0.014544 | -0.032170 | 0.557866 | 0.560423 | 0.004862 | 0.251272 | 0.043483 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.538104 | 0.535396 | 0.002130 | -0.015508 | -0.028048 | 0.553934 | 0.555805 | 0.003576 | 0.251696 | 0.046118 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.537774 | 0.536982 | 0.004304 | -0.015837 | -0.028377 | 0.555281 | 0.557905 | 0.005374 | 0.251407 | 0.045586 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.537576 | 0.535433 | 0.007300 | -0.016036 | -0.028575 | 0.581492 | 0.577348 | 0.005600 | 0.251096 | 0.048113 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.537397 | 0.537163 | 0.006269 | -0.016215 | -0.019673 | 0.570246 | 0.568656 | 0.004368 | 0.282915 | 0.159087 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.537064 | 0.534666 | 0.006560 | -0.016548 | -0.034173 | 0.558311 | 0.554776 | 0.010448 | 0.251566 | 0.038548 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.536777 | 0.534935 | 0.004889 | -0.016835 | -0.034461 | 0.570630 | 0.567703 | 0.010326 | 0.251883 | 0.046842 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.536765 | 0.535793 | 0.008475 | -0.016847 | -0.029387 | 0.556772 | 0.554638 | 0.007274 | 0.251937 | 0.052171 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.536536 | 0.539016 | 0.005360 | -0.017076 | -0.020535 | 0.564002 | 0.565216 | 0.007574 | 0.270168 | 0.125679 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.538004 | 0.006374 | -0.017452 | -0.020911 | 0.579874 | 0.581776 | 0.007420 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.532873 | 0.008111 | -0.017452 | -0.020911 | 0.579874 | 0.576767 | 0.009241 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.536008 | 0.009410 | -0.017452 | -0.029992 | 0.579874 | 0.576712 | 0.013331 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.538026 | 0.008402 | -0.017452 | -0.020911 | 0.579874 | 0.575495 | 0.008468 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.532459 | 0.007914 | -0.017452 | -0.029992 | 0.579874 | 0.580704 | 0.006915 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.538379 | 0.004038 | -0.017452 | -0.035078 | 0.579874 | 0.576551 | 0.004949 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.537817 | 0.005003 | -0.017452 | -0.029992 | 0.579874 | 0.577779 | 0.007250 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.534095 | 0.009076 | -0.017452 | -0.035078 | 0.579874 | 0.575602 | 0.006881 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.536285 | 0.003838 | -0.017452 | -0.035078 | 0.579874 | 0.578391 | 0.006313 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.535551 | 0.535562 | 0.004462 | -0.018060 | -0.021519 | 0.570838 | 0.570288 | 0.005515 | 0.274589 | 0.141914 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.535551 | 0.535397 | 0.002483 | -0.018060 | -0.021519 | 0.570838 | 0.568242 | 0.009455 | 0.274589 | 0.141914 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.535312 | 0.533632 | 0.003866 | -0.018300 | -0.035925 | 0.578962 | 0.580369 | 0.009530 | 0.251315 | 0.042001 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.535262 | 0.538277 | 0.004789 | -0.018350 | -0.035976 | 0.554370 | 0.554283 | 0.006539 | 0.251921 | 0.046715 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.535155 | 0.537520 | 0.003708 | -0.018457 | -0.036082 | 0.567079 | 0.570681 | 0.003384 | 0.252284 | 0.046100 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.535099 | 0.531334 | 0.002860 | -0.018512 | -0.036138 | 0.577730 | 0.569531 | 0.008328 | 0.252683 | 0.062187 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.534914 | 0.542604 | 0.005540 | -0.018698 | -0.036324 | 0.573716 | 0.572787 | 0.004531 | 0.253365 | 0.066593 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.534250 | 0.532642 | 0.006286 | -0.019361 | -0.031901 | 0.561008 | 0.563913 | 0.011100 | 0.251500 | 0.042622 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.534006 | 0.538967 | 0.004025 | -0.019606 | -0.032145 | 0.560731 | 0.567641 | 0.006177 | 0.252617 | 0.054910 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.533103 | 0.534023 | 0.004573 | -0.020509 | -0.038134 | 0.563613 | 0.564546 | 0.006420 | 0.251135 | 0.045542 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.533086 | 0.533181 | 0.003434 | -0.020526 | -0.033066 | 0.561512 | 0.565087 | 0.005078 | 0.252844 | 0.051884 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.532229 | 0.532295 | 0.007223 | -0.021383 | -0.039009 | 0.577639 | 0.581757 | 0.007302 | 0.252293 | 0.060334 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.532229 | 0.534144 | 0.009300 | -0.021383 | -0.039009 | 0.577639 | 0.578264 | 0.005001 | 0.252293 | 0.060334 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.531272 | 0.528142 | 0.005820 | -0.022340 | -0.034880 | 0.557451 | 0.557381 | 0.005680 | 0.252133 | 0.049905 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.530806 | 0.528562 | 0.009441 | -0.022806 | -0.040431 | 0.561418 | 0.558911 | 0.011572 | 0.251505 | 0.044570 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.530168 | 0.532745 | 0.005474 | -0.023443 | -0.026902 | 0.550874 | 0.554381 | 0.004029 | 0.274535 | 0.137060 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.529758 | 0.535279 | 0.003364 | -0.023854 | -0.036393 | 0.550788 | 0.558574 | 0.004674 | 0.255052 | 0.058429 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.529467 | 0.528959 | 0.005084 | -0.024144 | -0.027603 | 0.565818 | 0.563902 | 0.005361 | 0.278778 | 0.148939 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.529302 | 0.531424 | 0.006095 | -0.024310 | -0.036850 | 0.571079 | 0.568641 | 0.004588 | 0.255004 | 0.067523 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.528997 | 0.532725 | 0.005182 | -0.024615 | -0.037154 | 0.561756 | 0.564992 | 0.007047 | 0.254831 | 0.065001 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.527579 | 0.526994 | 0.004431 | -0.026033 | -0.043659 | 0.573505 | 0.575419 | 0.011449 | 0.252250 | 0.055534 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.527054 | 0.526838 | 0.004698 | -0.026558 | -0.039098 | 0.574736 | 0.571663 | 0.006223 | 0.253730 | 0.063223 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.527054 | 0.525145 | 0.001858 | -0.026558 | -0.039098 | 0.574736 | 0.572809 | 0.004212 | 0.253730 | 0.063223 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.526423 | 0.521317 | 0.006638 | -0.027189 | -0.044814 | 0.562253 | 0.555214 | 0.007273 | 0.253160 | 0.046510 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.526088 | 0.528493 | 0.004087 | -0.027524 | -0.040064 | 0.561831 | 0.560808 | 0.003878 | 0.253148 | 0.050501 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.525500 | 0.525451 | 0.004349 | -0.028111 | -0.045737 | 0.554385 | 0.555659 | 0.005872 | 0.254531 | 0.059036 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.525053 | 0.526932 | 0.005465 | -0.028559 | -0.041098 | 0.562090 | 0.562225 | 0.002691 | 0.251807 | 0.044710 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.524824 | 0.527759 | 0.005661 | -0.028788 | -0.041328 | 0.574130 | 0.578940 | 0.006200 | 0.252798 | 0.060050 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.524643 | 0.522251 | 0.007182 | -0.028969 | -0.046595 | 0.570917 | 0.566944 | 0.005813 | 0.252722 | 0.061370 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.523837 | 0.530582 | 0.003271 | -0.029775 | -0.033233 | 0.557156 | 0.562055 | 0.004243 | 0.277792 | 0.144590 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.523420 | 0.525004 | 0.003752 | -0.030191 | -0.042731 | 0.552511 | 0.557152 | 0.004944 | 0.254054 | 0.062192 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.523268 | 0.520727 | 0.006770 | -0.030344 | -0.033803 | 0.549339 | 0.548159 | 0.007709 | 0.275491 | 0.148351 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.523121 | 0.520777 | 0.005992 | -0.030491 | -0.033949 | 0.559209 | 0.561554 | 0.006876 | 0.287203 | 0.173116 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.523079 | 0.526312 | 0.005694 | -0.030533 | -0.048159 | 0.559900 | 0.562999 | 0.006527 | 0.253026 | 0.043391 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.522835 | 0.522634 | 0.004945 | -0.030777 | -0.034235 | 0.545393 | 0.544613 | 0.006885 | 0.275755 | 0.134710 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.522693 | 0.525650 | 0.006029 | -0.030919 | -0.034377 | 0.552785 | 0.554560 | 0.005519 | 0.273695 | 0.126420 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.522578 | 0.520519 | 0.008351 | -0.031034 | -0.043574 | 0.571953 | 0.574718 | 0.008761 | 0.253364 | 0.056821 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.522032 | 0.525010 | 0.008171 | -0.031580 | -0.035038 | 0.554563 | 0.556218 | 0.006263 | 0.278275 | 0.142889 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.521963 | 0.519942 | 0.007126 | -0.031649 | -0.035108 | 0.548241 | 0.548696 | 0.004489 | 0.277503 | 0.140592 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.521939 | 0.520322 | 0.005625 | -0.031673 | -0.035132 | 0.544925 | 0.542183 | 0.005946 | 0.275141 | 0.137818 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.521314 | 0.518260 | 0.005134 | -0.032298 | -0.035756 | 0.553902 | 0.553559 | 0.003748 | 0.275830 | 0.139957 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.521132 | 0.520771 | 0.004835 | -0.032479 | -0.045019 | 0.573592 | 0.572032 | 0.006533 | 0.253330 | 0.066191 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.521010 | 0.522846 | 0.006006 | -0.032602 | -0.036061 | 0.543496 | 0.546651 | 0.007293 | 0.277455 | 0.138889 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.520933 | 0.518863 | 0.004952 | -0.032679 | -0.050305 | 0.553942 | 0.551988 | 0.005455 | 0.254651 | 0.057030 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.520852 | 0.514665 | 0.003892 | -0.032760 | -0.036218 | 0.542597 | 0.544600 | 0.009808 | 0.277401 | 0.146496 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.520270 | 0.520158 | 0.003718 | -0.033342 | -0.036800 | 0.550481 | 0.544523 | 0.004861 | 0.278719 | 0.147553 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.520056 | 0.521069 | 0.008978 | -0.033556 | -0.051182 | 0.551235 | 0.552883 | 0.009034 | 0.255045 | 0.057552 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.519953 | 0.522469 | 0.003583 | -0.033659 | -0.037117 | 0.548326 | 0.548139 | 0.007369 | 0.279679 | 0.143916 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.519740 | 0.518859 | 0.006931 | -0.033872 | -0.046411 | 0.562137 | 0.557300 | 0.007044 | 0.255236 | 0.072342 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.519537 | 0.518567 | 0.003184 | -0.034075 | -0.037533 | 0.550640 | 0.555256 | 0.009270 | 0.289737 | 0.186311 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.519167 | 0.522189 | 0.008867 | -0.034445 | -0.037904 | 0.546970 | 0.548164 | 0.009045 | 0.279481 | 0.148195 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.518983 | 0.519554 | 0.004639 | -0.034629 | -0.038088 | 0.552022 | 0.550183 | 0.005095 | 0.275603 | 0.138540 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.518546 | 0.520651 | 0.004985 | -0.035066 | -0.038524 | 0.546257 | 0.550478 | 0.005236 | 0.280461 | 0.142534 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.518495 | 0.522616 | 0.005303 | -0.035117 | -0.052742 | 0.564388 | 0.566417 | 0.006171 | 0.253826 | 0.054426 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.517326 | 0.517682 | 0.004971 | -0.036286 | -0.053912 | 0.552891 | 0.552983 | 0.006512 | 0.254866 | 0.052445 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.517197 | 0.513388 | 0.005130 | -0.036415 | -0.039874 | 0.542384 | 0.538064 | 0.005203 | 0.277866 | 0.141222 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.516932 | 0.515730 | 0.006937 | -0.036680 | -0.040138 | 0.546782 | 0.545699 | 0.007923 | 0.277314 | 0.137046 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.515341 | 0.513169 | 0.006452 | -0.038271 | -0.055897 | 0.549954 | 0.542390 | 0.007901 | 0.255472 | 0.051007 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.514078 | 0.518073 | 0.005443 | -0.039534 | -0.042993 | 0.547987 | 0.551924 | 0.009288 | 0.278214 | 0.138606 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.513470 | 0.513636 | 0.005415 | -0.040142 | -0.043601 | 0.541075 | 0.548457 | 0.009366 | 0.279134 | 0.137684 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.512905 | 0.513312 | 0.003613 | -0.040707 | -0.058333 | 0.544787 | 0.544816 | 0.005889 | 0.254138 | 0.042506 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.511991 | 0.509974 | 0.003013 | -0.041621 | -0.045079 | 0.544938 | 0.543296 | 0.006991 | 0.273619 | 0.128053 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.511991 | 0.512403 | 0.004236 | -0.041621 | -0.045079 | 0.544938 | 0.542253 | 0.005451 | 0.273619 | 0.128053 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.509841 | 0.510324 | 0.002586 | -0.043771 | -0.056310 | 0.544468 | 0.548686 | 0.004396 | 0.256713 | 0.065986 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.508531 | 0.507264 | 0.005978 | -0.045081 | -0.062706 | 0.544087 | 0.542283 | 0.008315 | 0.254486 | 0.045945 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.506273 | 0.502254 | 0.006464 | -0.047339 | -0.059879 | 0.535750 | 0.530778 | 0.009220 | 0.255999 | 0.052716 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.505992 | 0.503794 | 0.005670 | -0.047620 | -0.060160 | 0.545164 | 0.544495 | 0.006638 | 0.254906 | 0.054770 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.505409 | 0.505122 | 0.006425 | -0.048203 | -0.060743 | 0.543383 | 0.539595 | 0.004537 | 0.256799 | 0.064671 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.504049 | 0.504053 | 0.003857 | -0.049563 | -0.062103 | 0.539782 | 0.538774 | 0.004892 | 0.254305 | 0.059864 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.504049 | 0.503149 | 0.005091 | -0.049563 | -0.062103 | 0.539782 | 0.534184 | 0.005580 | 0.254305 | 0.059864 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.503909 | 0.500190 | 0.007592 | -0.049702 | -0.062242 | 0.541489 | 0.540654 | 0.005589 | 0.257487 | 0.067032 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.502084 | 0.505745 | 0.004138 | -0.051528 | -0.064068 | 0.541728 | 0.544316 | 0.005129 | 0.257491 | 0.062888 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.499575 | 0.498159 | 0.007156 | -0.054037 | -0.057495 | 0.538266 | 0.537524 | 0.003778 | 0.277245 | 0.144587 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.499575 | 0.500238 | 0.008701 | -0.054037 | -0.057495 | 0.538266 | 0.541169 | 0.012037 | 0.277245 | 0.144587 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.498587 | 0.500904 | 0.005785 | -0.055025 | -0.072650 | 0.534561 | 0.536622 | 0.003204 | 0.254747 | 0.054561 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.498587 | 0.498097 | 0.004909 | -0.055025 | -0.072650 | 0.534561 | 0.527069 | 0.007311 | 0.254747 | 0.054561 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.494859 | 0.497453 | 0.005638 | -0.058752 | -0.076378 | 0.524840 | 0.525985 | 0.009019 | 0.254457 | 0.060876 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.494859 | 0.493861 | 0.006672 | -0.058752 | -0.076378 | 0.524840 | 0.518815 | 0.011068 | 0.254457 | 0.060876 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.491312 | 0.490119 | 0.003280 | -0.062299 | -0.079925 | 0.529067 | 0.530855 | 0.003136 | 0.256044 | 0.053047 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.491312 | 0.491152 | 0.004062 | -0.062299 | -0.079925 | 0.529067 | 0.528047 | 0.004368 | 0.256044 | 0.053047 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.491248 | 0.495958 | 0.005443 | -0.062364 | -0.074903 | 0.527092 | 0.530232 | 0.004998 | 0.255059 | 0.063953 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.491248 | 0.495605 | 0.005630 | -0.062364 | -0.074903 | 0.527092 | 0.535788 | 0.009342 | 0.255059 | 0.063953 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.489173 | 0.487400 | 0.009450 | -0.064439 | -0.076979 | 0.527981 | 0.528907 | 0.009607 | 0.256209 | 0.054146 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.489173 | 0.484643 | 0.006926 | -0.064439 | -0.076979 | 0.527981 | 0.531237 | 0.004239 | 0.256209 | 0.054146 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.483010 | 0.479437 | 0.004998 | -0.070602 | -0.074060 | 0.519736 | 0.516874 | 0.003690 | 0.284370 | 0.146798 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.483010 | 0.477117 | 0.006522 | -0.070602 | -0.074060 | 0.519736 | 0.515205 | 0.010334 | 0.284370 | 0.146798 | 5 | 0.800000 |
+
+
+## Selected Features
+- `small_last1_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v7:head_pair_15:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_13:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_45:h1_l2_summary`
+  - `v3:leaf_ratio:std`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_23:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_32:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_16:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v7:head_pair_27:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_15:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_46:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_50:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_33:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_52:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_37:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_21:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_43:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_41:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_25:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_56:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_64:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_32:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_20:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_11:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_55:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_65:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard`
+  - `v1:q90:largest_component_ratio:std`
+  - `v8:head_pair_31:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_41:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_2:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_50:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `small_last1_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v7:head_pair_32:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_31:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_21:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_56:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_53:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_33:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_38:h1_l2_summary`
+  - `v5:h1:sumlife:std`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_18:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_8:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_55:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_3:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_56:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_23:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_49:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_35:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_6:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_20:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_61:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_9:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_46:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_55:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:01:std`
+  - `v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:next:max`
+  - `v7:head_pair_27:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_6:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_52:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_32:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_53:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_51:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:stdlife:mean`
+  - `v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_11:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `small_last1_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v7:head_pair_15:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_13:h0_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_33:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_32:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_27:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_37:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_45:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_56:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_25:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_31:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_20:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_15:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_11:h0_l2_summary`
+  - `v3:leaf_ratio:std`
+  - `v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_14:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_32:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_46:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_31:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_25:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_21:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_41:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_45:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_52:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_50:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_57:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_35:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_58:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_23:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_29:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `medium_last4_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v7:head_pair_40:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_13:h1_l2_summary`
+  - `v3:mst_edge_max:max`
+  - `v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_63:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_64:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_57:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_26:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:06:std`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_59:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:11:std`
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v7:head_pair_0:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_48:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard`
+  - `v1:q80:avg_degree_norm:mean`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v7:head_pair_64:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_37:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_44:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_23:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_11:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_29:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_47:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_58:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_24:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_3:q90:edge_jaccard`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_60:h1_l2_summary`
+  - `v5:h1:sumlife:max`
+  - `v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_43:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_9:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_3:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v6:silhouette:05:std`
+  - ... 50 more
+- `medium_last4_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_22:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_42:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_21:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_37:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_20:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_2:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_38:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_7:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_38:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_26:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_62:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:06:std`
+  - `v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_20:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_30:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_64:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_63:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_5:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_42:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_57:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_27:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_53:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_56:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v6:betti:11:std`
+  - `v7:head_pair_56:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_31:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_62:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_9:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `medium_last4_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:mst_edge_max:max`
+  - `v7:head_pair_37:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_0:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_13:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_57:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:11:std`
+  - `v7:head_pair_40:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_23:h1_l2_summary`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:06:std`
+  - `v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_64:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_17:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_38:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_32:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_24:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_43:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_64:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_47:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_53:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_29:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_48:q90:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:q75life:std`
+  - `v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_41:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_60:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_1:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v7:head_pair_41:h1_l2_summary`
+  - ... 50 more
+- `big_all12_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:std`
+  - `v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_29:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_24:h0_l2_summary`
+  - `v5:h1:entropy:std`
+  - `v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_45:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:previous:max`
+  - `v7:head_pair_31:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_32:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_15:h0_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_53:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_39:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_40:h0_l2_summary`
+  - `v6:betti:02:std`
+  - `v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_10:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_36:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_30:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_46:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_52:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_36:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_0:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard`
+  - `v1:q90:isolated_node_ratio:std`
+  - `v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:sumlife:max`
+  - `v7:head_pair_30:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_50:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `big_all12_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v8:head_pair_2:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_20:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_14:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_31:h0_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:11:std`
+  - `v8:head_pair_2:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_21:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_14:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_15:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_47:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_6:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_36:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_49:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_32:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_39:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_1:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:03:mean`
+  - `v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_44:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_38:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_61:q80:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:stdlife:std`
+  - `v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:std`
+  - `v8:head_pair_48:q90:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `big_all12_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_50:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_39:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_29:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_36:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_15:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:std`
+  - `v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:entropy:std`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:previous:max`
+  - `v7:head_pair_31:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_45:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_22:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_36:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_45:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_53:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_17:q90:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:stdlife:std`
+  - `v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_11:h0_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:05:std`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_3:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v8:head_pair_16:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v8:head_pair_62:q90:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+
+## Ask For Next Iteration
+Use the table above to propose new topological feature methods that improve test ROC-AUC over E00/E02 without using baseline scores inside topology methods. Pay attention to layer variants, training source differences, bootstrap variance, feature counts, and which feature families help or overfit.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/detailed_results_for_next_iteration.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/detailed_results_for_next_iteration.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..65f1295c720002f6a829f3c3ecbe7f0905754288
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/detailed_results_for_next_iteration.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+method_name,layer_variant,training_source,description,feature_families,feature_description,feature_selection_description,num_features,num_train_source,num_errors_train_source,num_test,num_errors_test,roc_auc,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02,auprc,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,brier,ece,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction
+E02,small_last1,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,9645,4782,2210,1170,0.5712376725838264,0.5679945399157096,0.005883376309636623,0.017625739644970384,0.0,0.6042919504545441,0.6033832257014783,0.004706038481761349,0.24788930766484657,0.04111256492449661,5,0.8
+E02,medium_last4,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,9645,4782,2210,1170,0.5712376725838264,0.5746038491727271,0.011277313560945211,0.017625739644970384,0.0,0.6042919504545441,0.603317240567134,0.0075399277053361784,0.24788930766484657,0.04111256492449661,5,0.8
+E02,big_all12,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,9645,4782,2210,1170,0.5712376725838264,0.5745711723055377,0.006435870384021023,0.017625739644970384,0.0,0.6042919504545441,0.6092129875998736,0.005625197174267784,0.24788930766484657,0.04111256492449661,5,0.8
+E02,big_all12,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8544,4193,2210,1170,0.5661517915844838,0.5661291200426816,0.0037947240567997634,0.012539858645627788,0.0,0.599563709572408,0.6014025723266989,0.003276557017170486,0.24978192166990498,0.04691004809433551,5,0.8
+E02,medium_last4,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8544,4193,2210,1170,0.5661517915844838,0.5633901046344114,0.0051260796050530645,0.012539858645627788,0.0,0.599563709572408,0.600427691300496,0.006574271405290501,0.24978192166990498,0.04691004809433551,5,0.8
+E02,small_last1,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8544,4193,2210,1170,0.5661517915844838,0.5685524044473045,0.005674810223416405,0.012539858645627788,0.0,0.599563709572408,0.5978093243453428,0.005923163315648926,0.24978192166990498,0.04691004809433551,5,0.8
+E02,big_all12,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1101,589,2210,1170,0.5570705950032874,0.555935285059993,0.009483149575114048,0.0034586620644313504,0.0,0.5831136682701947,0.5773074598528286,0.012977722670765428,0.2557520426140479,0.07447073111143926,5,0.8
+E02,medium_last4,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1101,589,2210,1170,0.5570705950032874,0.5604727520680035,0.003983201447919209,0.0034586620644313504,0.0,0.5831136682701947,0.5856325394629732,0.008117470728859209,0.2557520426140479,0.07447073111143926,5,0.8
+E02,small_last1,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1101,589,2210,1170,0.5570705950032874,0.5549143251152384,0.0019032895609920931,0.0034586620644313504,0.0,0.5831136682701947,0.5808653143545132,0.006632401990767847,0.2557520426140479,0.07447073111143926,5,0.8
+E00,medium_last4,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,589,2210,1170,0.553611932938856,0.5521385104167986,0.005462989065455396,0.0,-0.0034586620644313504,0.5859591407869913,0.5839591245071818,0.005837322721251023,0.24736064615476155,0.03851715374855975,5,0.8
+E00,medium_last4,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,4193,2210,1170,0.553611932938856,0.5535470773520353,0.0014794479506463516,0.0,-0.012539858645627788,0.5859591407869913,0.5847220571650618,0.0056126215574842505,0.24736064615476155,0.03851715374855975,5,0.8
+E00,small_last1,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4782,2210,1170,0.553611932938856,0.5514069201238505,0.005774626795832976,0.0,-0.017625739644970384,0.5859591407869913,0.5903169029281023,0.0027264153887854616,0.24736064615476155,0.03851715374855975,5,0.8
+E00,small_last1,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,4193,2210,1170,0.553611932938856,0.5525958137479472,0.0023940793661638886,0.0,-0.012539858645627788,0.5859591407869913,0.5889211821722615,0.00624550318396926,0.24736064615476155,0.03851715374855975,5,0.8
+E00,small_last1,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,589,2210,1170,0.553611932938856,0.5553314157200662,0.003390861882600489,0.0,-0.0034586620644313504,0.5859591407869913,0.5884824261913018,0.002016529488854243,0.24736064615476155,0.03851715374855975,5,0.8
+E00,medium_last4,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4782,2210,1170,0.553611932938856,0.5497085684425904,0.006563308483229888,0.0,-0.017625739644970384,0.5859591407869913,0.5808910375614873,0.010746177078340064,0.24736064615476155,0.03851715374855975,5,0.8
+E00,big_all12,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,4193,2210,1170,0.553611932938856,0.5553583347348884,0.007309926180503504,0.0,-0.012539858645627788,0.5859591407869913,0.5893043503208327,0.008203623733814867,0.24736064615476155,0.03851715374855975,5,0.8
+E00,big_all12,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4782,2210,1170,0.553611932938856,0.559160021065079,0.004599847088404543,0.0,-0.017625739644970384,0.5859591407869913,0.5947588560575892,0.0067251532776567155,0.24736064615476155,0.03851715374855975,5,0.8
+E00,big_all12,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,589,2210,1170,0.553611932938856,0.5513465995501237,0.005979207384519962,0.0,-0.0034586620644313504,0.5859591407869913,0.5824796832552412,0.007477623186579569,0.24736064615476155,0.03851715374855975,5,0.8
+E10,big_all12,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,9645,4782,2210,1170,0.5505456936226167,0.5472300676926991,0.008599971786915517,-0.003066239316239283,-0.020691978961209667,0.5676250013390034,0.562595329920833,0.012358251136411858,0.24980397334950483,0.041132280847560036,5,0.8
+E09,big_all12,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,9645,4782,2210,1170,0.5491017422748192,0.5462691426584645,0.005404275974064805,-0.004510190664036795,-0.02213593030900718,0.5663598260245488,0.5629088561609159,0.005484076394705351,0.24999587257632516,0.047680880166070694,5,0.8
+E13,medium_last4,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,9645,4782,2210,1170,0.5460535831689678,0.5498247315664482,0.0018380771291523041,-0.0075583497698882285,-0.025184089414858613,0.5730790317874077,0.5739496099354892,0.006525365290266463,0.251398757927278,0.057383885500872304,5,0.8
+E09,big_all12,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8544,4193,2210,1170,0.5453122945430637,0.5443224509342512,0.004262226187457809,-0.008299638395792286,-0.020839497041420074,0.566272570906337,0.5700246465649398,0.006001277828666912,0.2505541266804961,0.04624738015475747,5,0.8
+E11,big_all12,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,9645,4782,2210,1170,0.5390680473372781,0.5397074711870593,0.005337462337021272,-0.014543885601577933,-0.03216962524654832,0.5578658627209572,0.5604233768651184,0.004862214037580895,0.25127232633882063,0.04348314623867844,5,0.8
+E12,big_all12,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8544,4193,2210,1170,0.538104043392505,0.5353959701247455,0.0021301751045085487,-0.015507889546351072,-0.02804774819197886,0.5539339868534932,0.555804606323463,0.003576115796870012,0.2516956478320956,0.046118283622038944,5,0.8
+E11,big_all12,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8544,4193,2210,1170,0.5377744904667981,0.5369821085117122,0.004303903684421058,-0.015837442472057872,-0.02837730111768566,0.5552810421514629,0.5579051691940399,0.0053744759404518935,0.2514072217641048,0.045586041482353,5,0.8
+E06,small_last1,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8544,4193,2210,1170,0.5375764299802761,0.5354327485203345,0.007300301179811154,-0.016035502958579917,-0.028575361604207705,0.581491759949956,0.5773476464009456,0.005600106164318756,0.2510956635823326,0.048112920804240795,5,0.8
+E13,small_last1,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,1101,589,2210,1170,0.5373972715318869,0.5371625688092612,0.006268821143717497,-0.016214661406969144,-0.019673323471400495,0.5702461368872485,0.5686556973863113,0.004368360357504914,0.28291525009138735,0.15908743482043114,5,0.8
+E08,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,9645,4782,2210,1170,0.5370644312952005,0.5346661563398504,0.006560387665781082,-0.016547501643655482,-0.034173241288625866,0.558311219637128,0.5547755755808906,0.010447833465958751,0.25156634054902566,0.038547944667848714,5,0.8
+E12,medium_last4,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,9645,4782,2210,1170,0.5367767915844839,0.5349353699569486,0.0048885557912549,-0.01683514135437214,-0.034460880999342525,0.5706300282727688,0.5677032623244378,0.010325892656302155,0.2518831764252205,0.04684171745202746,5,0.8
+E10,big_all12,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8544,4193,2210,1170,0.5367652859960552,0.5357925919459261,0.008474605033633915,-0.016846646942800803,-0.02938650558842859,0.5567722469456767,0.5546377933442972,0.007274088507241398,0.25193717348800254,0.052170940594984866,5,0.8
+E09,big_all12,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1101,589,2210,1170,0.5365359960552268,0.5390164395017438,0.005360129576429416,-0.017075936883629184,-0.020534598948060534,0.5640020843775548,0.5652156936348269,0.007573920644048342,0.2701682251628108,0.12567908318836649,5,0.8
+E01,medium_last4,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,589,2210,1170,0.5361595989480605,0.5380039304197146,0.006373638222845726,-0.017452333990795488,-0.020910996055226838,0.5798739932821966,0.581776271241674,0.00741989474123297,0.3499990561167095,0.32033321809084375,5,0.8
+E01,small_last1,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,589,2210,1170,0.5361595989480605,0.5328734922391716,0.008110690748652087,-0.017452333990795488,-0.020910996055226838,0.5798739932821966,0.5767665681715914,0.009240559700858367,0.3499990561167095,0.32033321809084375,5,0.8
+E01,big_all12,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,4193,2210,1170,0.5361595989480605,0.5360081514585879,0.009410450151408956,-0.017452333990795488,-0.029992192636423276,0.5798739932821966,0.5767118216077709,0.013331090695033371,0.3499990561167095,0.32033321809084375,5,0.8
+E01,big_all12,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1101,589,2210,1170,0.5361595989480605,0.5380256444107776,0.00840222895368925,-0.017452333990795488,-0.020910996055226838,0.5798739932821966,0.5754951140785919,0.00846768606814768,0.3499990561167095,0.32033321809084375,5,0.8
+E01,medium_last4,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,4193,2210,1170,0.5361595989480605,0.5324591982721346,0.00791380708359112,-0.017452333990795488,-0.029992192636423276,0.5798739932821966,0.5807039225708683,0.006914933053450403,0.3499990561167095,0.32033321809084375,5,0.8
+E01,small_last1,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4782,2210,1170,0.5361595989480605,0.5383785096699351,0.004037881930133431,-0.017452333990795488,-0.03507807363576587,0.5798739932821966,0.5765507868822043,0.004949150872128205,0.3499990561167095,0.32033321809084375,5,0.8
+E01,small_last1,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8544,4193,2210,1170,0.5361595989480605,0.5378168750674771,0.005003204797500962,-0.017452333990795488,-0.029992192636423276,0.5798739932821966,0.5777794567243634,0.0072504617182850475,0.3499990561167095,0.32033321809084375,5,0.8
+E01,medium_last4,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4782,2210,1170,0.5361595989480605,0.534095353062311,0.009075757920671626,-0.017452333990795488,-0.03507807363576587,0.5798739932821966,0.5756017864027727,0.006880577795909363,0.3499990561167095,0.32033321809084375,5,0.8
+E01,big_all12,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,9645,4782,2210,1170,0.5361595989480605,0.5362854566653066,0.0038383690915498258,-0.017452333990795488,-0.03507807363576587,0.5798739932821966,0.5783914249174519,0.006313474268569362,0.3499990561167095,0.32033321809084375,5,0.8
+E11,small_last1,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1101,589,2210,1170,0.5355514464168311,0.5355619183653929,0.00446156888480554,-0.018060486522024966,-0.021519148586456316,0.5708377654165022,0.5702878790612125,0.005514560652840795,0.2745892326586204,0.14191409430368013,5,0.8
+E12,small_last1,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1101,589,2210,1170,0.5355514464168311,0.5353968863087472,0.0024831754199064688,-0.018060486522024966,-0.021519148586456316,0.5708377654165022,0.5682419350313694,0.009455317916614782,0.2745892326586204,0.14191409430368013,5,0.8
+E06,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,9645,4782,2210,1170,0.5353122945430637,0.5336317141713508,0.0038659146214213244,-0.018299638395792295,-0.03592537804076268,0.5789616874626352,0.5803694583019604,0.009530232702776297,0.25131522374322,0.04200058605765981,5,0.8
+E12,big_all12,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,9645,4782,2210,1170,0.5352621630506246,0.5382768905882159,0.004789059697354077,-0.01834976988823145,-0.03597550953320183,0.5543697962173701,0.5542833876621076,0.006538832492161831,0.2519206557509451,0.04671518478159468,5,0.8
+E11,medium_last4,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,9645,4782,2210,1170,0.5351553254437871,0.5375202472891152,0.0037077497777692893,-0.018456607495068944,-0.03608234714003933,0.5670791909447612,0.5706807568463871,0.003384305514886008,0.25228401123804606,0.04610001452805948,5,0.8
+E10,small_last1,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,9645,4782,2210,1170,0.5350994411571335,0.5313338605917142,0.002859924257530808,-0.01851249178172254,-0.036138231426692924,0.5777299575471094,0.56953060920833,0.00832756524992158,0.2526832044419276,0.062187054372432965,5,0.8
+E13,small_last1,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,9645,4782,2210,1170,0.534913708086785,0.5426037580474248,0.00553977998016934,-0.018698224852071066,-0.03632396449704145,0.5737164210758968,0.572786560549261,0.004530938268054926,0.2533654141701416,0.06659299178749946,5,0.8
+E08,big_all12,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8544,4193,2210,1170,0.534250493096647,0.5326422666631385,0.0062859264301192595,-0.01936143984220906,-0.03190129848783685,0.5610079803826452,0.5639130982230681,0.011099606842122842,0.2515004501002784,0.042622098516458796,5,0.8
+E12,medium_last4,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8544,4193,2210,1170,0.5340064102564103,0.5389668020593802,0.004025109083313918,-0.019605522682445753,-0.03214538132807354,0.5607311908031722,0.5676412661659802,0.00617746178431025,0.2526174850214865,0.05491028134887226,5,0.8
+E07,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,9645,4782,2210,1170,0.53310322156476,0.5340229368319748,0.00457269943857045,-0.020508711374096045,-0.03813445101906643,0.5636133138198812,0.5645457757815311,0.006419956398789234,0.2511350128632901,0.04554217534689715,5,0.8
+E11,medium_last4,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8544,4193,2210,1170,0.533085963182117,0.5331810371920068,0.003434032383481965,-0.020525969756739038,-0.033065828402366826,0.5615118675894533,0.5650868904642679,0.005078162387917508,0.2528442931557343,0.05188423559363784,5,0.8
+E11,small_last1,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,9645,4782,2210,1170,0.5322287968441815,0.5322951102272443,0.007223065923724846,-0.02138313609467457,-0.039008875739644955,0.577639024474571,0.581757171332721,0.007302188757940557,0.252292939799821,0.06033419079652281,5,0.8
+E12,small_last1,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,9645,4782,2210,1170,0.5322287968441815,0.5341437416835628,0.00929959164842514,-0.02138313609467457,-0.039008875739644955,0.577639024474571,0.5782640583893779,0.005000696492411204,0.252292939799821,0.06033419079652281,5,0.8
+E07,big_all12,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8544,4193,2210,1170,0.5312721893491125,0.5281420852790537,0.005820035876749258,-0.022339743589743555,-0.03487960223537134,0.5574505398265193,0.5573806190088213,0.005680165043546664,0.25213313027913176,0.04990506659268639,5,0.8
+E06,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,9645,4782,2210,1170,0.5308062130177514,0.5285620776901847,0.009441346087722128,-0.022805719921104584,-0.04043145956607497,0.5614182673656644,0.5589110073420276,0.011571681724950158,0.2515051011968164,0.044570239291388196,5,0.8
+E09,small_last1,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1101,589,2210,1170,0.5301684746877054,0.5327452653215351,0.005473512179304331,-0.023443458251150573,-0.026902120315581923,0.5508737655553526,0.5543811641532057,0.004028852202980449,0.27453455081061146,0.13705953770025614,5,0.8
+E13,big_all12,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8544,4193,2210,1170,0.529758382642998,0.5352792035740294,0.003363795685502548,-0.023853550295858006,-0.036393408941485794,0.5507875918078071,0.558574117284997,0.0046744217888772645,0.25505159916335174,0.05842912702383008,5,0.8
+E10,small_last1,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1101,589,2210,1170,0.5294674556213017,0.5289588500838336,0.005083905704231603,-0.024144477317554314,-0.027603139381985664,0.5658178477652451,0.5639018063407394,0.005360736437301647,0.27877800024463284,0.14893902856544824,5,0.8
+E13,small_last1,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8544,4193,2210,1170,0.5293022682445759,0.5314239187875851,0.006095274775550982,-0.024309664694280086,-0.036849523339907875,0.5710788482163991,0.568641003475542,0.004587680332259995,0.2550042473632345,0.06752327333523907,5,0.8
+E13,medium_last4,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8544,4193,2210,1170,0.5289973701512163,0.5327250194010531,0.005181724891858414,-0.024614562787639738,-0.037154421433267526,0.5617556987795267,0.5649916641674595,0.0070466415665819725,0.254830530916215,0.06500121642338788,5,0.8
+E08,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,9645,4782,2210,1170,0.5275788954635108,0.526993601229354,0.004431097464255639,-0.026033037475345244,-0.04365877712031563,0.5735052851083207,0.5754193585685731,0.011448815895404425,0.2522495976338151,0.05553360666455312,5,0.8
+E11,small_last1,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8544,4193,2210,1170,0.5270537475345167,0.526837970103551,0.004697960657611546,-0.026558185404339296,-0.039098044049967084,0.5747359483182947,0.5716625719979669,0.006223042447147736,0.2537301955131025,0.0632227705956203,5,0.8
+E12,small_last1,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8544,4193,2210,1170,0.5270537475345167,0.5251451212101756,0.0018580891750229068,-0.026558185404339296,-0.039098044049967084,0.5747359483182947,0.5728094263192018,0.0042118846815662895,0.2537301955131025,0.0632227705956203,5,0.8
+E10,medium_last4,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,9645,4782,2210,1170,0.5264234056541748,0.5213174533325452,0.006638021679820262,-0.02718852728468124,-0.044814266929651625,0.5622534774232724,0.5552144140214633,0.007272833975903659,0.25316015590982854,0.046509820902996483,5,0.8
+E05,small_last1,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8544,4193,2210,1170,0.5260880999342538,0.5284930178368272,0.004087300645893322,-0.02752383300460226,-0.04006369165023005,0.5618309328435449,0.5608075877068035,0.003877863590155467,0.2531478291635177,0.050500844908495685,5,0.8
+E13,big_all12,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,9645,4782,2210,1170,0.5255004930966469,0.5254514821485012,0.0043489618596555145,-0.028111439842209096,-0.04573717948717948,0.554384686060077,0.5556585516048622,0.005872173546421311,0.254531074177819,0.059036353209183365,5,0.8
+E06,big_all12,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8544,4193,2210,1170,0.5250534188034188,0.5269319390653979,0.0054649297748080895,-0.028558514135437196,-0.041098372781064985,0.5620902137710811,0.5622252537533219,0.0026909134966947006,0.2518069555127456,0.04470950506260801,5,0.8
+E07,small_last1,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8544,4193,2210,1170,0.5248241288625903,0.5277592559001703,0.005661300979810495,-0.02878780407626569,-0.04132766272189348,0.574130151099738,0.5789399167960473,0.0061995080149526574,0.25279841152738086,0.06004977075283027,5,0.8
+E09,small_last1,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,9645,4782,2210,1170,0.5246425049309664,0.5222505383225895,0.007181962649392166,-0.028969428007889597,-0.04659516765285998,0.570917445612014,0.5669435033755661,0.00581297316622909,0.25272170604641897,0.06137037680066859,5,0.8
+E12,big_all12,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1101,589,2210,1170,0.5238371137409599,0.5305816670456592,0.003271156322880274,-0.029774819197896152,-0.0332334812623275,0.5571563474330928,0.5620553905846583,0.004243183231385373,0.2777919944555238,0.14459049463300122,5,0.8
+E10,medium_last4,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8544,4193,2210,1170,0.5234204470742932,0.5250036608020644,0.003751694850885753,-0.030191485864562773,-0.04273134451019056,0.5525107423026401,0.5571524315415551,0.004944179427066876,0.2540537164305688,0.06219223464258921,5,0.8
+E08,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1101,589,2210,1170,0.523267587113741,0.520727409033156,0.00677040631520398,-0.030344345825115027,-0.03380300788954638,0.5493389864731101,0.548159400859429,0.0077087028565845485,0.27549052098928395,0.14835129013168524,5,0.8
+E13,big_all12,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,1101,589,2210,1170,0.5231213017751479,0.5207771442799298,0.005992108768558267,-0.030490631163708093,-0.03394929322813944,0.5592089482712999,0.5615539633234246,0.006875912863793743,0.2872034910798132,0.1731164143593731,5,0.8
+E05,small_last1,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,9645,4782,2210,1170,0.5230785667324129,0.5263122084249815,0.005694071487287821,-0.03053336620644309,-0.048159105851413475,0.5599000581148824,0.5629994184253512,0.006526767600777552,0.2530256673648768,0.0433908255371016,5,0.8
+E05,medium_last4,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1101,589,2210,1170,0.5228353057199211,0.5226342032799587,0.0049449072892868845,-0.030776627218934927,-0.03423528928336628,0.5453933089737575,0.5446127963135108,0.0068854776383993465,0.2757548128590563,0.1347098799392369,5,0.8
+E08,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1101,589,2210,1170,0.5226931295200525,0.5256495267517124,0.006029184250279234,-0.030918803418803487,-0.03437746548323484,0.5527846560520677,0.554559718846548,0.005519009087115439,0.2736947293443493,0.12642049810942535,5,0.8
+E08,small_last1,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8544,4193,2210,1170,0.522578073635766,0.5205190938446996,0.008351376860826307,-0.031033859303089995,-0.04357371794871778,0.5719533723917817,0.5747176000778585,0.008760681729784496,0.2533643700367024,0.05682117566822482,5,0.8
+E10,medium_last4,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1101,589,2210,1170,0.5220323800131492,0.525009668155014,0.00817054624688505,-0.0315795529257068,-0.03503821499013815,0.5545633995978546,0.5562177439593164,0.00626303126199587,0.2782753910817845,0.14288941544142425,5,0.8
+E08,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1101,589,2210,1170,0.5219625246548323,0.5199417741912782,0.007126297948676564,-0.03164940828402374,-0.03510807034845509,0.5482408389185282,0.5486957206858852,0.004489125459897372,0.27750316499585204,0.1405922632723491,5,0.8
+E09,medium_last4,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1101,589,2210,1170,0.5219386916502301,0.520322376681988,0.005624710933058471,-0.03167324128862592,-0.03513190335305727,0.5449254676183162,0.5421825230704755,0.005946212901269499,0.2751409802943538,0.137817899885873,5,0.8
+E06,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1101,589,2210,1170,0.5213141025641025,0.5182604709719127,0.005134228131446871,-0.03229783037475353,-0.035756492439184884,0.5539019232249484,0.5535592858300384,0.003748210409665184,0.2758298676658268,0.1399568616178817,5,0.8
+E09,small_last1,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8544,4193,2210,1170,0.5211324786324787,0.52077120045884,0.004835490508121409,-0.03247945430637733,-0.04501931295200512,0.5735915661586318,0.5720316677193711,0.006532537124131926,0.2533296982050526,0.06619053101862485,5,0.8
+E06,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1101,589,2210,1170,0.5210100262984878,0.5228464735422981,0.006005561222182347,-0.03260190664036822,-0.03606056870479957,0.5434963047236798,0.5466510943387044,0.007293267408932495,0.2774553915544977,0.13888897851666446,5,0.8
+E09,medium_last4,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,9645,4782,2210,1170,0.5209327744904667,0.5188625622411163,0.004951767688653627,-0.03267915844838931,-0.050304898093359696,0.5539420890239175,0.5519880226742783,0.005454590241639897,0.2546513372091818,0.057030007697684966,5,0.8
+E07,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1101,589,2210,1170,0.5208522353714662,0.514664582061814,0.003892465079551549,-0.032759697567389834,-0.036218359631821184,0.5425965491454519,0.5446004020203387,0.00980761921073224,0.27740147306266916,0.1464962654519645,5,0.8
+E11,big_all12,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1101,589,2210,1170,0.5202703813280736,0.5201577475066325,0.0037184217808389716,-0.03334155161078245,-0.0368002136752138,0.5504809620063003,0.5445226255872821,0.004860981358142158,0.2787189656955582,0.147552885144779,5,0.8
+E07,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,9645,4782,2210,1170,0.5200558842866535,0.5210689781908933,0.008977907900865964,-0.03355604865220252,-0.0511817882971729,0.5512351699201996,0.5528833268616259,0.009033581825011447,0.25504493454423327,0.057552117175445894,5,0.8
+E10,big_all12,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1101,589,2210,1170,0.5199531558185404,0.5224687844379751,0.0035831175929242442,-0.03365877712031562,-0.03711743918474697,0.5483256153317796,0.5481392331758359,0.007369138914027387,0.2796792455991338,0.14391577852320264,5,0.8
+E10,small_last1,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8544,4193,2210,1170,0.5197403024326102,0.5188586531265035,0.006931035297017674,-0.033871630506245864,-0.04641148915187365,0.5621366404557996,0.5573002895477392,0.007043675407614995,0.2552361864143186,0.07234241932189797,5,0.8
+E13,medium_last4,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,1101,589,2210,1170,0.5195373109796186,0.5185667251947285,0.003183841260519042,-0.03407462195923738,-0.037533284023668734,0.550639759757703,0.5552555207119202,0.009269973615896977,0.2897369233365418,0.18631073031012216,5,0.8
+E11,medium_last4,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1101,589,2210,1170,0.5191666666666666,0.5221887778685564,0.008866508449139944,-0.03444526627218947,-0.03790392833662082,0.5469699188343384,0.5481637213123756,0.009044791628536572,0.2794813529776089,0.14819522191370255,5,0.8
+E07,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1101,589,2210,1170,0.518982577251808,0.5195536227061112,0.004639042663953458,-0.03462935568704806,-0.03808801775147941,0.5520219136813315,0.5501833748881136,0.00509503118863104,0.27560292294050714,0.13853983867397374,5,0.8
+E12,medium_last4,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1101,589,2210,1170,0.5185461867192637,0.5206514825967831,0.004984844573873362,-0.03506574621959235,-0.0385244082840237,0.5462565999787352,0.5504784894176968,0.005235702265391064,0.28046052603713645,0.14253445070631585,5,0.8
+E07,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,9645,4782,2210,1170,0.5184952333990795,0.5226163101064003,0.005303245300294609,-0.035116699539776475,-0.05274243918474686,0.5643881682819806,0.5664171152924045,0.006171353327609973,0.253825856656779,0.05442600688929946,5,0.8
+E06,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,9645,4782,2210,1170,0.5173257725180802,0.517682064065496,0.004971306589875155,-0.036286160420775815,-0.0539119000657462,0.5528906336999506,0.5529833492650036,0.006512324371231938,0.2548658112858317,0.05244476250298241,5,0.8
+E06,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1101,589,2210,1170,0.5171967455621301,0.5133883096665836,0.005130192260709703,-0.03641518737672589,-0.03987384944115724,0.5423839490286272,0.5380642430427688,0.00520344802431966,0.2778656286134923,0.1412217086230075,5,0.8
+E07,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1101,589,2210,1170,0.5169321170282708,0.5157295464680945,0.006936973270917138,-0.03667981591058522,-0.04013847797501657,0.5467822114353229,0.5456987304870845,0.007922982807905439,0.2773139825692631,0.13704560774229668,5,0.8
+E08,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,9645,4782,2210,1170,0.5153410585141354,0.5131689546192694,0.00645242370403413,-0.03827087442472066,-0.05589661406969104,0.5499540477930833,0.5423895643013299,0.007901049078119895,0.2554721877335248,0.05100701840948755,5,0.8
+E05,big_all12,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1101,589,2210,1170,0.514077909270217,0.5180731703344057,0.005443215504650446,-0.03953402366863901,-0.04299268573307036,0.5479867652201562,0.5519240574522136,0.009288129811306228,0.2782136936909532,0.13860550764790863,5,0.8
+E05,small_last1,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1101,589,2210,1170,0.5134697567389875,0.5136364837628262,0.005415455950007855,-0.040142176199868485,-0.043600838264299835,0.5410749551981333,0.5484572409350246,0.009365797313762123,0.2791336092844568,0.13768446479826338,5,0.8
+E05,medium_last4,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,9645,4782,2210,1170,0.512905161078238,0.5133122964078023,0.003612724590028232,-0.040706771860617996,-0.05833251150558838,0.5447866488384921,0.544815800357348,0.0058894626911594125,0.25413845073020536,0.042506243820391906,5,0.8
+E04,big_all12,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,589,2210,1170,0.511991288625904,0.5099736997927875,0.0030127840451979384,-0.04162064431295198,-0.04507930637738333,0.5449383479855598,0.5432963698201003,0.006991031903560512,0.27361921508860954,0.12805328095193785,5,0.8
+E03,big_all12,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,589,2210,1170,0.511991288625904,0.5124029918025299,0.004236419201440039,-0.04162064431295198,-0.04507930637738333,0.5449383479855598,0.5422534647568648,0.005450714369276387,0.27361921508860954,0.12805328095193785,5,0.8
+E07,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8544,4193,2210,1170,0.5098413872452334,0.5103243350262109,0.002586356641308392,-0.0437705456936226,-0.056310404339250386,0.5444683461182855,0.548685677292999,0.004395843350003756,0.256713341671382,0.06598578415118134,5,0.8
+E05,big_all12,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,9645,4782,2210,1170,0.5085313938198553,0.5072643303779747,0.005977732855919274,-0.04508053911900067,-0.06270627876397106,0.5440867940772576,0.5422826093403568,0.008315079921072586,0.25448586969533327,0.04594491354138995,5,0.8
+E05,medium_last4,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8544,4193,2210,1170,0.5062730111768574,0.5022543157904286,0.006464445477484801,-0.04733892176199861,-0.0598787804076264,0.5357501772497895,0.5307779081529251,0.009219641491677458,0.25599879848425716,0.05271576018435901,5,0.8
+E05,big_all12,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8544,4193,2210,1170,0.5059919460880999,0.5037943932042436,0.005670064037903079,-0.04761998685075608,-0.06015984549638387,0.5451635328518212,0.5444947733389516,0.006638277865816783,0.25490564922267056,0.054769957590584326,5,0.8
+E06,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8544,4193,2210,1170,0.5054092702169625,0.5051223665678443,0.006424700949915399,-0.04820266272189355,-0.06074252136752134,0.543382910087604,0.5395951473671463,0.004537285909444094,0.25679854598546026,0.06467083866368491,5,0.8
+E03,small_last1,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,4193,2210,1170,0.5040491452991454,0.5040526140104731,0.0038573942716650213,-0.04956278763971067,-0.06210264628533846,0.5397819373230571,0.5387737032978738,0.004891763443914362,0.25430520382901994,0.05986410957488344,5,0.8
+E04,small_last1,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,4193,2210,1170,0.5040491452991454,0.5031493163759136,0.005090575926542755,-0.04956278763971067,-0.06210264628533846,0.5397819373230571,0.5341844642898173,0.005580267138301928,0.25430520382901994,0.05986410957488344,5,0.8
+E09,medium_last4,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8544,4193,2210,1170,0.5039094345825115,0.5001903531754267,0.007591608648746383,-0.04970249835634455,-0.06224235700197234,0.5414886135396945,0.5406543067066365,0.005589206450507441,0.25748702443582033,0.0670317577814784,5,0.8
+E08,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8544,4193,2210,1170,0.5020841551610782,0.5057453494785735,0.004138231264539943,-0.05152777777777784,-0.06406763642340563,0.5417284373854845,0.5443159703344368,0.005129360827610652,0.25749060823665,0.0628879417400555,5,0.8
+E03,medium_last4,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,589,2210,1170,0.49957511505588426,0.4981592622391142,0.007155828173766775,-0.054036817882971766,-0.057495479947403116,0.5382663126223521,0.5375238837100289,0.003778321063646088,0.2772454535393442,0.14458737621836545,5,0.8
+E04,medium_last4,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,589,2210,1170,0.49957511505588426,0.5002377324557005,0.008701269718774081,-0.054036817882971766,-0.057495479947403116,0.5382663126223521,0.5411686272128213,0.012037293853245487,0.2772454535393442,0.14458737621836545,5,0.8
+E03,small_last1,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4782,2210,1170,0.4985872781065088,0.5009044258591606,0.00578540404604511,-0.0550246548323472,-0.07265039447731758,0.5345609886779552,0.5366220031423187,0.0032036608607516593,0.2547467411452001,0.05456068827523707,5,0.8
+E04,small_last1,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4782,2210,1170,0.4985872781065088,0.49809680442641396,0.004908890174588627,-0.0550246548323472,-0.07265039447731758,0.5345609886779552,0.5270686152831173,0.007310575980231169,0.2547467411452001,0.05456068827523707,5,0.8
+E03,medium_last4,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4782,2210,1170,0.49485946745562126,0.4974526280801258,0.005637715486779337,-0.05875246548323476,-0.07637820512820515,0.5248400442629266,0.5259850472710034,0.009019388636154592,0.25445714063354746,0.060875836546505496,5,0.8
+E04,medium_last4,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4782,2210,1170,0.49485946745562126,0.4938605987702542,0.006671681026849684,-0.05875246548323476,-0.07637820512820515,0.5248400442629266,0.518814608144186,0.0110678879729909,0.25445714063354746,0.060875836546505496,5,0.8
+E04,big_all12,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4782,2210,1170,0.49131245890861275,0.4901194880607337,0.003279616035400594,-0.062299474030243274,-0.07992521367521366,0.5290668039262687,0.5308549273509536,0.0031358652805837215,0.2560435544265229,0.05304693678255476,5,0.8
+E03,big_all12,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,9645,4782,2210,1170,0.49131245890861275,0.49115164245881193,0.004061627695017544,-0.062299474030243274,-0.07992521367521366,0.5290668039262687,0.5280471200099075,0.004367853036999447,0.2560435544265229,0.05304693678255476,5,0.8
+E04,medium_last4,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,4193,2210,1170,0.4912483563445102,0.49595768118781824,0.005442659288630267,-0.062363576594345826,-0.07490343523997361,0.5270922861651627,0.5302323056547492,0.0049975630227534484,0.25505921096924944,0.06395281172415376,5,0.8
+E03,medium_last4,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,4193,2210,1170,0.4912483563445102,0.4956051154732334,0.005630423060219063,-0.062363576594345826,-0.07490343523997361,0.5270922861651627,0.5357882869473649,0.00934203483373445,0.25505921096924944,0.06395281172415376,5,0.8
+E03,big_all12,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,4193,2210,1170,0.48917324128862594,0.48740005572762596,0.009450082092139224,-0.06443869165023008,-0.07697855029585787,0.5279813067107051,0.5289073782879337,0.009606648901479073,0.2562091999185502,0.05414613487584548,5,0.8
+E04,big_all12,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8544,4193,2210,1170,0.48917324128862594,0.48464342988209463,0.00692633754897056,-0.06443869165023008,-0.07697855029585787,0.5279813067107051,0.5312369885141891,0.004238720343669947,0.2562091999185502,0.05414613487584548,5,0.8
+E04,small_last1,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,589,2210,1170,0.4830103550295858,0.4794367404383252,0.004997982109262016,-0.07060157790927024,-0.07406023997370159,0.5197360083026745,0.5168743074058119,0.0036896910168515503,0.2843696229141499,0.14679781955393498,5,0.8
+E03,small_last1,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1101,589,2210,1170,0.4830103550295858,0.4771174614506237,0.006521933031179713,-0.07060157790927024,-0.07406023997370159,0.5197360083026745,0.5152046366568754,0.010334152716804533,0.2843696229141499,0.14679781955393498,5,0.8
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/detailed_results_for_next_iteration.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/detailed_results_for_next_iteration.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..789a909ad7aaf7a96cca1103fa440bec253183a0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/detailed_results_for_next_iteration.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+| method_name | layer_variant | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | brier | ece | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | small_last1 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.571238 | 0.567995 | 0.005883 | 0.017626 | 0.000000 | 0.604292 | 0.603383 | 0.004706 | 0.247889 | 0.041113 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.571238 | 0.574604 | 0.011277 | 0.017626 | 0.000000 | 0.604292 | 0.603317 | 0.007540 | 0.247889 | 0.041113 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.571238 | 0.574571 | 0.006436 | 0.017626 | 0.000000 | 0.604292 | 0.609213 | 0.005625 | 0.247889 | 0.041113 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.566152 | 0.566129 | 0.003795 | 0.012540 | 0.000000 | 0.599564 | 0.601403 | 0.003277 | 0.249782 | 0.046910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.566152 | 0.563390 | 0.005126 | 0.012540 | 0.000000 | 0.599564 | 0.600428 | 0.006574 | 0.249782 | 0.046910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.566152 | 0.568552 | 0.005675 | 0.012540 | 0.000000 | 0.599564 | 0.597809 | 0.005923 | 0.249782 | 0.046910 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.557071 | 0.555935 | 0.009483 | 0.003459 | 0.000000 | 0.583114 | 0.577307 | 0.012978 | 0.255752 | 0.074471 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.557071 | 0.560473 | 0.003983 | 0.003459 | 0.000000 | 0.583114 | 0.585633 | 0.008117 | 0.255752 | 0.074471 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.557071 | 0.554914 | 0.001903 | 0.003459 | 0.000000 | 0.583114 | 0.580865 | 0.006632 | 0.255752 | 0.074471 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.552139 | 0.005463 | 0.000000 | -0.003459 | 0.585959 | 0.583959 | 0.005837 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.553547 | 0.001479 | 0.000000 | -0.012540 | 0.585959 | 0.584722 | 0.005613 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.551407 | 0.005775 | 0.000000 | -0.017626 | 0.585959 | 0.590317 | 0.002726 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.552596 | 0.002394 | 0.000000 | -0.012540 | 0.585959 | 0.588921 | 0.006246 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.555331 | 0.003391 | 0.000000 | -0.003459 | 0.585959 | 0.588482 | 0.002017 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.549709 | 0.006563 | 0.000000 | -0.017626 | 0.585959 | 0.580891 | 0.010746 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.555358 | 0.007310 | 0.000000 | -0.012540 | 0.585959 | 0.589304 | 0.008204 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.559160 | 0.004600 | 0.000000 | -0.017626 | 0.585959 | 0.594759 | 0.006725 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.553612 | 0.551347 | 0.005979 | 0.000000 | -0.003459 | 0.585959 | 0.582480 | 0.007478 | 0.247361 | 0.038517 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.550546 | 0.547230 | 0.008600 | -0.003066 | -0.020692 | 0.567625 | 0.562595 | 0.012358 | 0.249804 | 0.041132 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.549102 | 0.546269 | 0.005404 | -0.004510 | -0.022136 | 0.566360 | 0.562909 | 0.005484 | 0.249996 | 0.047681 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.546054 | 0.549825 | 0.001838 | -0.007558 | -0.025184 | 0.573079 | 0.573950 | 0.006525 | 0.251399 | 0.057384 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.545312 | 0.544322 | 0.004262 | -0.008300 | -0.020839 | 0.566273 | 0.570025 | 0.006001 | 0.250554 | 0.046247 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.539068 | 0.539707 | 0.005337 | -0.014544 | -0.032170 | 0.557866 | 0.560423 | 0.004862 | 0.251272 | 0.043483 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.538104 | 0.535396 | 0.002130 | -0.015508 | -0.028048 | 0.553934 | 0.555805 | 0.003576 | 0.251696 | 0.046118 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.537774 | 0.536982 | 0.004304 | -0.015837 | -0.028377 | 0.555281 | 0.557905 | 0.005374 | 0.251407 | 0.045586 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.537576 | 0.535433 | 0.007300 | -0.016036 | -0.028575 | 0.581492 | 0.577348 | 0.005600 | 0.251096 | 0.048113 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.537397 | 0.537163 | 0.006269 | -0.016215 | -0.019673 | 0.570246 | 0.568656 | 0.004368 | 0.282915 | 0.159087 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.537064 | 0.534666 | 0.006560 | -0.016548 | -0.034173 | 0.558311 | 0.554776 | 0.010448 | 0.251566 | 0.038548 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.536777 | 0.534935 | 0.004889 | -0.016835 | -0.034461 | 0.570630 | 0.567703 | 0.010326 | 0.251883 | 0.046842 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.536765 | 0.535793 | 0.008475 | -0.016847 | -0.029387 | 0.556772 | 0.554638 | 0.007274 | 0.251937 | 0.052171 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.536536 | 0.539016 | 0.005360 | -0.017076 | -0.020535 | 0.564002 | 0.565216 | 0.007574 | 0.270168 | 0.125679 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.538004 | 0.006374 | -0.017452 | -0.020911 | 0.579874 | 0.581776 | 0.007420 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.532873 | 0.008111 | -0.017452 | -0.020911 | 0.579874 | 0.576767 | 0.009241 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.536008 | 0.009410 | -0.017452 | -0.029992 | 0.579874 | 0.576712 | 0.013331 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.538026 | 0.008402 | -0.017452 | -0.020911 | 0.579874 | 0.575495 | 0.008468 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.532459 | 0.007914 | -0.017452 | -0.029992 | 0.579874 | 0.580704 | 0.006915 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.538379 | 0.004038 | -0.017452 | -0.035078 | 0.579874 | 0.576551 | 0.004949 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.537817 | 0.005003 | -0.017452 | -0.029992 | 0.579874 | 0.577779 | 0.007250 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.534095 | 0.009076 | -0.017452 | -0.035078 | 0.579874 | 0.575602 | 0.006881 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.536160 | 0.536285 | 0.003838 | -0.017452 | -0.035078 | 0.579874 | 0.578391 | 0.006313 | 0.349999 | 0.320333 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.535551 | 0.535562 | 0.004462 | -0.018060 | -0.021519 | 0.570838 | 0.570288 | 0.005515 | 0.274589 | 0.141914 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.535551 | 0.535397 | 0.002483 | -0.018060 | -0.021519 | 0.570838 | 0.568242 | 0.009455 | 0.274589 | 0.141914 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.535312 | 0.533632 | 0.003866 | -0.018300 | -0.035925 | 0.578962 | 0.580369 | 0.009530 | 0.251315 | 0.042001 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.535262 | 0.538277 | 0.004789 | -0.018350 | -0.035976 | 0.554370 | 0.554283 | 0.006539 | 0.251921 | 0.046715 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.535155 | 0.537520 | 0.003708 | -0.018457 | -0.036082 | 0.567079 | 0.570681 | 0.003384 | 0.252284 | 0.046100 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.535099 | 0.531334 | 0.002860 | -0.018512 | -0.036138 | 0.577730 | 0.569531 | 0.008328 | 0.252683 | 0.062187 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.534914 | 0.542604 | 0.005540 | -0.018698 | -0.036324 | 0.573716 | 0.572787 | 0.004531 | 0.253365 | 0.066593 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.534250 | 0.532642 | 0.006286 | -0.019361 | -0.031901 | 0.561008 | 0.563913 | 0.011100 | 0.251500 | 0.042622 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.534006 | 0.538967 | 0.004025 | -0.019606 | -0.032145 | 0.560731 | 0.567641 | 0.006177 | 0.252617 | 0.054910 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.533103 | 0.534023 | 0.004573 | -0.020509 | -0.038134 | 0.563613 | 0.564546 | 0.006420 | 0.251135 | 0.045542 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.533086 | 0.533181 | 0.003434 | -0.020526 | -0.033066 | 0.561512 | 0.565087 | 0.005078 | 0.252844 | 0.051884 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.532229 | 0.532295 | 0.007223 | -0.021383 | -0.039009 | 0.577639 | 0.581757 | 0.007302 | 0.252293 | 0.060334 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.532229 | 0.534144 | 0.009300 | -0.021383 | -0.039009 | 0.577639 | 0.578264 | 0.005001 | 0.252293 | 0.060334 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.531272 | 0.528142 | 0.005820 | -0.022340 | -0.034880 | 0.557451 | 0.557381 | 0.005680 | 0.252133 | 0.049905 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.530806 | 0.528562 | 0.009441 | -0.022806 | -0.040431 | 0.561418 | 0.558911 | 0.011572 | 0.251505 | 0.044570 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.530168 | 0.532745 | 0.005474 | -0.023443 | -0.026902 | 0.550874 | 0.554381 | 0.004029 | 0.274535 | 0.137060 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.529758 | 0.535279 | 0.003364 | -0.023854 | -0.036393 | 0.550788 | 0.558574 | 0.004674 | 0.255052 | 0.058429 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.529467 | 0.528959 | 0.005084 | -0.024144 | -0.027603 | 0.565818 | 0.563902 | 0.005361 | 0.278778 | 0.148939 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.529302 | 0.531424 | 0.006095 | -0.024310 | -0.036850 | 0.571079 | 0.568641 | 0.004588 | 0.255004 | 0.067523 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.528997 | 0.532725 | 0.005182 | -0.024615 | -0.037154 | 0.561756 | 0.564992 | 0.007047 | 0.254831 | 0.065001 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.527579 | 0.526994 | 0.004431 | -0.026033 | -0.043659 | 0.573505 | 0.575419 | 0.011449 | 0.252250 | 0.055534 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.527054 | 0.526838 | 0.004698 | -0.026558 | -0.039098 | 0.574736 | 0.571663 | 0.006223 | 0.253730 | 0.063223 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.527054 | 0.525145 | 0.001858 | -0.026558 | -0.039098 | 0.574736 | 0.572809 | 0.004212 | 0.253730 | 0.063223 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.526423 | 0.521317 | 0.006638 | -0.027189 | -0.044814 | 0.562253 | 0.555214 | 0.007273 | 0.253160 | 0.046510 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.526088 | 0.528493 | 0.004087 | -0.027524 | -0.040064 | 0.561831 | 0.560808 | 0.003878 | 0.253148 | 0.050501 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.525500 | 0.525451 | 0.004349 | -0.028111 | -0.045737 | 0.554385 | 0.555659 | 0.005872 | 0.254531 | 0.059036 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.525053 | 0.526932 | 0.005465 | -0.028559 | -0.041098 | 0.562090 | 0.562225 | 0.002691 | 0.251807 | 0.044710 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.524824 | 0.527759 | 0.005661 | -0.028788 | -0.041328 | 0.574130 | 0.578940 | 0.006200 | 0.252798 | 0.060050 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.524643 | 0.522251 | 0.007182 | -0.028969 | -0.046595 | 0.570917 | 0.566944 | 0.005813 | 0.252722 | 0.061370 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.523837 | 0.530582 | 0.003271 | -0.029775 | -0.033233 | 0.557156 | 0.562055 | 0.004243 | 0.277792 | 0.144590 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.523420 | 0.525004 | 0.003752 | -0.030191 | -0.042731 | 0.552511 | 0.557152 | 0.004944 | 0.254054 | 0.062192 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.523268 | 0.520727 | 0.006770 | -0.030344 | -0.033803 | 0.549339 | 0.548159 | 0.007709 | 0.275491 | 0.148351 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.523121 | 0.520777 | 0.005992 | -0.030491 | -0.033949 | 0.559209 | 0.561554 | 0.006876 | 0.287203 | 0.173116 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.523079 | 0.526312 | 0.005694 | -0.030533 | -0.048159 | 0.559900 | 0.562999 | 0.006527 | 0.253026 | 0.043391 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.522835 | 0.522634 | 0.004945 | -0.030777 | -0.034235 | 0.545393 | 0.544613 | 0.006885 | 0.275755 | 0.134710 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.522693 | 0.525650 | 0.006029 | -0.030919 | -0.034377 | 0.552785 | 0.554560 | 0.005519 | 0.273695 | 0.126420 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.522578 | 0.520519 | 0.008351 | -0.031034 | -0.043574 | 0.571953 | 0.574718 | 0.008761 | 0.253364 | 0.056821 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.522032 | 0.525010 | 0.008171 | -0.031580 | -0.035038 | 0.554563 | 0.556218 | 0.006263 | 0.278275 | 0.142889 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.521963 | 0.519942 | 0.007126 | -0.031649 | -0.035108 | 0.548241 | 0.548696 | 0.004489 | 0.277503 | 0.140592 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.521939 | 0.520322 | 0.005625 | -0.031673 | -0.035132 | 0.544925 | 0.542183 | 0.005946 | 0.275141 | 0.137818 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.521314 | 0.518260 | 0.005134 | -0.032298 | -0.035756 | 0.553902 | 0.553559 | 0.003748 | 0.275830 | 0.139957 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.521132 | 0.520771 | 0.004835 | -0.032479 | -0.045019 | 0.573592 | 0.572032 | 0.006533 | 0.253330 | 0.066191 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.521010 | 0.522846 | 0.006006 | -0.032602 | -0.036061 | 0.543496 | 0.546651 | 0.007293 | 0.277455 | 0.138889 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.520933 | 0.518863 | 0.004952 | -0.032679 | -0.050305 | 0.553942 | 0.551988 | 0.005455 | 0.254651 | 0.057030 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.520852 | 0.514665 | 0.003892 | -0.032760 | -0.036218 | 0.542597 | 0.544600 | 0.009808 | 0.277401 | 0.146496 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.520270 | 0.520158 | 0.003718 | -0.033342 | -0.036800 | 0.550481 | 0.544523 | 0.004861 | 0.278719 | 0.147553 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.520056 | 0.521069 | 0.008978 | -0.033556 | -0.051182 | 0.551235 | 0.552883 | 0.009034 | 0.255045 | 0.057552 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.519953 | 0.522469 | 0.003583 | -0.033659 | -0.037117 | 0.548326 | 0.548139 | 0.007369 | 0.279679 | 0.143916 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.519740 | 0.518859 | 0.006931 | -0.033872 | -0.046411 | 0.562137 | 0.557300 | 0.007044 | 0.255236 | 0.072342 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.519537 | 0.518567 | 0.003184 | -0.034075 | -0.037533 | 0.550640 | 0.555256 | 0.009270 | 0.289737 | 0.186311 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.519167 | 0.522189 | 0.008867 | -0.034445 | -0.037904 | 0.546970 | 0.548164 | 0.009045 | 0.279481 | 0.148195 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.518983 | 0.519554 | 0.004639 | -0.034629 | -0.038088 | 0.552022 | 0.550183 | 0.005095 | 0.275603 | 0.138540 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.518546 | 0.520651 | 0.004985 | -0.035066 | -0.038524 | 0.546257 | 0.550478 | 0.005236 | 0.280461 | 0.142534 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.518495 | 0.522616 | 0.005303 | -0.035117 | -0.052742 | 0.564388 | 0.566417 | 0.006171 | 0.253826 | 0.054426 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.517326 | 0.517682 | 0.004971 | -0.036286 | -0.053912 | 0.552891 | 0.552983 | 0.006512 | 0.254866 | 0.052445 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.517197 | 0.513388 | 0.005130 | -0.036415 | -0.039874 | 0.542384 | 0.538064 | 0.005203 | 0.277866 | 0.141222 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.516932 | 0.515730 | 0.006937 | -0.036680 | -0.040138 | 0.546782 | 0.545699 | 0.007923 | 0.277314 | 0.137046 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.515341 | 0.513169 | 0.006452 | -0.038271 | -0.055897 | 0.549954 | 0.542390 | 0.007901 | 0.255472 | 0.051007 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.514078 | 0.518073 | 0.005443 | -0.039534 | -0.042993 | 0.547987 | 0.551924 | 0.009288 | 0.278214 | 0.138606 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.513470 | 0.513636 | 0.005415 | -0.040142 | -0.043601 | 0.541075 | 0.548457 | 0.009366 | 0.279134 | 0.137684 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.512905 | 0.513312 | 0.003613 | -0.040707 | -0.058333 | 0.544787 | 0.544816 | 0.005889 | 0.254138 | 0.042506 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.511991 | 0.509974 | 0.003013 | -0.041621 | -0.045079 | 0.544938 | 0.543296 | 0.006991 | 0.273619 | 0.128053 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.511991 | 0.512403 | 0.004236 | -0.041621 | -0.045079 | 0.544938 | 0.542253 | 0.005451 | 0.273619 | 0.128053 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.509841 | 0.510324 | 0.002586 | -0.043771 | -0.056310 | 0.544468 | 0.548686 | 0.004396 | 0.256713 | 0.065986 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.508531 | 0.507264 | 0.005978 | -0.045081 | -0.062706 | 0.544087 | 0.542283 | 0.008315 | 0.254486 | 0.045945 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.506273 | 0.502254 | 0.006464 | -0.047339 | -0.059879 | 0.535750 | 0.530778 | 0.009220 | 0.255999 | 0.052716 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.505992 | 0.503794 | 0.005670 | -0.047620 | -0.060160 | 0.545164 | 0.544495 | 0.006638 | 0.254906 | 0.054770 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.505409 | 0.505122 | 0.006425 | -0.048203 | -0.060743 | 0.543383 | 0.539595 | 0.004537 | 0.256799 | 0.064671 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.504049 | 0.504053 | 0.003857 | -0.049563 | -0.062103 | 0.539782 | 0.538774 | 0.004892 | 0.254305 | 0.059864 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.504049 | 0.503149 | 0.005091 | -0.049563 | -0.062103 | 0.539782 | 0.534184 | 0.005580 | 0.254305 | 0.059864 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.503909 | 0.500190 | 0.007592 | -0.049702 | -0.062242 | 0.541489 | 0.540654 | 0.005589 | 0.257487 | 0.067032 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.502084 | 0.505745 | 0.004138 | -0.051528 | -0.064068 | 0.541728 | 0.544316 | 0.005129 | 0.257491 | 0.062888 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.499575 | 0.498159 | 0.007156 | -0.054037 | -0.057495 | 0.538266 | 0.537524 | 0.003778 | 0.277245 | 0.144587 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.499575 | 0.500238 | 0.008701 | -0.054037 | -0.057495 | 0.538266 | 0.541169 | 0.012037 | 0.277245 | 0.144587 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.498587 | 0.500904 | 0.005785 | -0.055025 | -0.072650 | 0.534561 | 0.536622 | 0.003204 | 0.254747 | 0.054561 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.498587 | 0.498097 | 0.004909 | -0.055025 | -0.072650 | 0.534561 | 0.527069 | 0.007311 | 0.254747 | 0.054561 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.494859 | 0.497453 | 0.005638 | -0.058752 | -0.076378 | 0.524840 | 0.525985 | 0.009019 | 0.254457 | 0.060876 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.494859 | 0.493861 | 0.006672 | -0.058752 | -0.076378 | 0.524840 | 0.518815 | 0.011068 | 0.254457 | 0.060876 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.491312 | 0.490119 | 0.003280 | -0.062299 | -0.079925 | 0.529067 | 0.530855 | 0.003136 | 0.256044 | 0.053047 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 9645 | 4782 | 2210 | 1170 | 0.491312 | 0.491152 | 0.004062 | -0.062299 | -0.079925 | 0.529067 | 0.528047 | 0.004368 | 0.256044 | 0.053047 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.491248 | 0.495958 | 0.005443 | -0.062364 | -0.074903 | 0.527092 | 0.530232 | 0.004998 | 0.255059 | 0.063953 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.491248 | 0.495605 | 0.005630 | -0.062364 | -0.074903 | 0.527092 | 0.535788 | 0.009342 | 0.255059 | 0.063953 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.489173 | 0.487400 | 0.009450 | -0.064439 | -0.076979 | 0.527981 | 0.528907 | 0.009607 | 0.256209 | 0.054146 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8544 | 4193 | 2210 | 1170 | 0.489173 | 0.484643 | 0.006926 | -0.064439 | -0.076979 | 0.527981 | 0.531237 | 0.004239 | 0.256209 | 0.054146 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.483010 | 0.479437 | 0.004998 | -0.070602 | -0.074060 | 0.519736 | 0.516874 | 0.003690 | 0.284370 | 0.146798 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1101 | 589 | 2210 | 1170 | 0.483010 | 0.477117 | 0.006522 | -0.070602 | -0.074060 | 0.519736 | 0.515205 | 0.010334 | 0.284370 | 0.146798 | 5 | 0.800000 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e956ead42a8231ffa996050be3b9caf184718979
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b984086f0ea6640fc01135d6e7480cace818d258be382576ec42dbfc0b732464
+size 20798
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ced99194480122fda8be03c5263c584042d8d334
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b3c4aed0e3dbda27bbfa32065ee1d184ef28862e417e21ca8a1810448c996dad
+size 8639112
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a381766615882d2c7f4cc37d945ba76a4496df7d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d37f13b7cf9854622ca3d31c2a5f51c2dff369e9273c1ddd74ed0e9052078046
+size 28181682
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cad1d64631d3017a88e550efe56debeca688cd8b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a7e2d40bd484ae3efe4bdce5fe06d98742e6eb382849dc2b9332fb6a6fe0a032
+size 31406032
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f0858477e5d1347d85944e4db95c24e4ae40206a
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/medium_last4_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:713fb76084cd006fa4f88a04d5f545d60c734465ddd3d7feb1fcaa5618529785
+size 4802866
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4718945e34426690a6fce0c579570da0ffbed308
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,178 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: google/electra-base-discriminator
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/electra_runs_seeds/SST5/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 100
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 5
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.SST5
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+    max_length: 512
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: google/electra-base-discriminator
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/run_report.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/run_report.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..25d14c6e49eedbc6391b030fe09d2c0a40b0fce8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/run_report.md
@@ -0,0 +1,165 @@
+# Topological Attention Uncertainty Run Summary
+
+- Dataset config: `src.dataset.sequence_classification.SST5`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, feature selection and CatBoost fitting use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split is used only once for final method comparison; no test rows train CatBoost.
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/electra_runs_seeds/SST5/0`
+- Test bootstrap: `5` samples of `0.8` test fraction.
+- Baselines: MSP and normalized predictive entropy only.
+- Baseline scores are used only by E00, E01, and E02; E03-E13 are topology-only.
+- Attention preprocessing: `max` symmetrization, distance `1 - W`.
+- Layer variants: `['small_last1', 'medium_last4', 'big_all12']`
+
+## Test Summary Metrics
+
+| experiment | description | layer_variant | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.571238 | 0.604292 | 0.247889 | 0.041113 | 0.567995 | 0.005883 | 0.603383 | 0.004706 | 5 | 0.800000 | 0.017626 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.571238 | 0.604292 | 0.247889 | 0.041113 | 0.574604 | 0.011277 | 0.603317 | 0.007540 | 5 | 0.800000 | 0.017626 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.571238 | 0.604292 | 0.247889 | 0.041113 | 0.574571 | 0.006436 | 0.609213 | 0.005625 | 5 | 0.800000 | 0.017626 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.566152 | 0.599564 | 0.249782 | 0.046910 | 0.566129 | 0.003795 | 0.601403 | 0.003277 | 5 | 0.800000 | 0.012540 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.566152 | 0.599564 | 0.249782 | 0.046910 | 0.563390 | 0.005126 | 0.600428 | 0.006574 | 5 | 0.800000 | 0.012540 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.566152 | 0.599564 | 0.249782 | 0.046910 | 0.568552 | 0.005675 | 0.597809 | 0.005923 | 5 | 0.800000 | 0.012540 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.557071 | 0.583114 | 0.255752 | 0.074471 | 0.555935 | 0.009483 | 0.577307 | 0.012978 | 5 | 0.800000 | 0.003459 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.557071 | 0.583114 | 0.255752 | 0.074471 | 0.560473 | 0.003983 | 0.585633 | 0.008117 | 5 | 0.800000 | 0.003459 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.557071 | 0.583114 | 0.255752 | 0.074471 | 0.554914 | 0.001903 | 0.580865 | 0.006632 | 5 | 0.800000 | 0.003459 | 0.000000 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.552139 | 0.005463 | 0.583959 | 0.005837 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.003459 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.553547 | 0.001479 | 0.584722 | 0.005613 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.012540 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.551407 | 0.005775 | 0.590317 | 0.002726 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.017626 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.552596 | 0.002394 | 0.588921 | 0.006246 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.012540 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.555331 | 0.003391 | 0.588482 | 0.002017 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.003459 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.549709 | 0.006563 | 0.580891 | 0.010746 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.017626 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.555358 | 0.007310 | 0.589304 | 0.008204 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.012540 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.559160 | 0.004600 | 0.594759 | 0.006725 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.017626 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.551347 | 0.005979 | 0.582480 | 0.007478 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.003459 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.550546 | 0.567625 | 0.249804 | 0.041132 | 0.547230 | 0.008600 | 0.562595 | 0.012358 | 5 | 0.800000 | -0.003066 | -0.020692 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.549102 | 0.566360 | 0.249996 | 0.047681 | 0.546269 | 0.005404 | 0.562909 | 0.005484 | 5 | 0.800000 | -0.004510 | -0.022136 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.546054 | 0.573079 | 0.251399 | 0.057384 | 0.549825 | 0.001838 | 0.573950 | 0.006525 | 5 | 0.800000 | -0.007558 | -0.025184 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.545312 | 0.566273 | 0.250554 | 0.046247 | 0.544322 | 0.004262 | 0.570025 | 0.006001 | 5 | 0.800000 | -0.008300 | -0.020839 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.539068 | 0.557866 | 0.251272 | 0.043483 | 0.539707 | 0.005337 | 0.560423 | 0.004862 | 5 | 0.800000 | -0.014544 | -0.032170 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.538104 | 0.553934 | 0.251696 | 0.046118 | 0.535396 | 0.002130 | 0.555805 | 0.003576 | 5 | 0.800000 | -0.015508 | -0.028048 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.537774 | 0.555281 | 0.251407 | 0.045586 | 0.536982 | 0.004304 | 0.557905 | 0.005374 | 5 | 0.800000 | -0.015837 | -0.028377 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.537576 | 0.581492 | 0.251096 | 0.048113 | 0.535433 | 0.007300 | 0.577348 | 0.005600 | 5 | 0.800000 | -0.016036 | -0.028575 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.537397 | 0.570246 | 0.282915 | 0.159087 | 0.537163 | 0.006269 | 0.568656 | 0.004368 | 5 | 0.800000 | -0.016215 | -0.019673 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.537064 | 0.558311 | 0.251566 | 0.038548 | 0.534666 | 0.006560 | 0.554776 | 0.010448 | 5 | 0.800000 | -0.016548 | -0.034173 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.536777 | 0.570630 | 0.251883 | 0.046842 | 0.534935 | 0.004889 | 0.567703 | 0.010326 | 5 | 0.800000 | -0.016835 | -0.034461 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.536765 | 0.556772 | 0.251937 | 0.052171 | 0.535793 | 0.008475 | 0.554638 | 0.007274 | 5 | 0.800000 | -0.016847 | -0.029387 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.536536 | 0.564002 | 0.270168 | 0.125679 | 0.539016 | 0.005360 | 0.565216 | 0.007574 | 5 | 0.800000 | -0.017076 | -0.020535 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.538004 | 0.006374 | 0.581776 | 0.007420 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.020911 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.532873 | 0.008111 | 0.576767 | 0.009241 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.020911 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.536008 | 0.009410 | 0.576712 | 0.013331 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.029992 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.538026 | 0.008402 | 0.575495 | 0.008468 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.020911 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.532459 | 0.007914 | 0.580704 | 0.006915 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.029992 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.538379 | 0.004038 | 0.576551 | 0.004949 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.035078 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.537817 | 0.005003 | 0.577779 | 0.007250 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.029992 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.534095 | 0.009076 | 0.575602 | 0.006881 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.035078 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.536285 | 0.003838 | 0.578391 | 0.006313 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.035078 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.535551 | 0.570838 | 0.274589 | 0.141914 | 0.535562 | 0.004462 | 0.570288 | 0.005515 | 5 | 0.800000 | -0.018060 | -0.021519 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.535551 | 0.570838 | 0.274589 | 0.141914 | 0.535397 | 0.002483 | 0.568242 | 0.009455 | 5 | 0.800000 | -0.018060 | -0.021519 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.535312 | 0.578962 | 0.251315 | 0.042001 | 0.533632 | 0.003866 | 0.580369 | 0.009530 | 5 | 0.800000 | -0.018300 | -0.035925 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.535262 | 0.554370 | 0.251921 | 0.046715 | 0.538277 | 0.004789 | 0.554283 | 0.006539 | 5 | 0.800000 | -0.018350 | -0.035976 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.535155 | 0.567079 | 0.252284 | 0.046100 | 0.537520 | 0.003708 | 0.570681 | 0.003384 | 5 | 0.800000 | -0.018457 | -0.036082 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.535099 | 0.577730 | 0.252683 | 0.062187 | 0.531334 | 0.002860 | 0.569531 | 0.008328 | 5 | 0.800000 | -0.018512 | -0.036138 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.534914 | 0.573716 | 0.253365 | 0.066593 | 0.542604 | 0.005540 | 0.572787 | 0.004531 | 5 | 0.800000 | -0.018698 | -0.036324 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.534250 | 0.561008 | 0.251500 | 0.042622 | 0.532642 | 0.006286 | 0.563913 | 0.011100 | 5 | 0.800000 | -0.019361 | -0.031901 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.534006 | 0.560731 | 0.252617 | 0.054910 | 0.538967 | 0.004025 | 0.567641 | 0.006177 | 5 | 0.800000 | -0.019606 | -0.032145 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.533103 | 0.563613 | 0.251135 | 0.045542 | 0.534023 | 0.004573 | 0.564546 | 0.006420 | 5 | 0.800000 | -0.020509 | -0.038134 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.533086 | 0.561512 | 0.252844 | 0.051884 | 0.533181 | 0.003434 | 0.565087 | 0.005078 | 5 | 0.800000 | -0.020526 | -0.033066 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.532229 | 0.577639 | 0.252293 | 0.060334 | 0.532295 | 0.007223 | 0.581757 | 0.007302 | 5 | 0.800000 | -0.021383 | -0.039009 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.532229 | 0.577639 | 0.252293 | 0.060334 | 0.534144 | 0.009300 | 0.578264 | 0.005001 | 5 | 0.800000 | -0.021383 | -0.039009 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.531272 | 0.557451 | 0.252133 | 0.049905 | 0.528142 | 0.005820 | 0.557381 | 0.005680 | 5 | 0.800000 | -0.022340 | -0.034880 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.530806 | 0.561418 | 0.251505 | 0.044570 | 0.528562 | 0.009441 | 0.558911 | 0.011572 | 5 | 0.800000 | -0.022806 | -0.040431 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.530168 | 0.550874 | 0.274535 | 0.137060 | 0.532745 | 0.005474 | 0.554381 | 0.004029 | 5 | 0.800000 | -0.023443 | -0.026902 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.529758 | 0.550788 | 0.255052 | 0.058429 | 0.535279 | 0.003364 | 0.558574 | 0.004674 | 5 | 0.800000 | -0.023854 | -0.036393 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.529467 | 0.565818 | 0.278778 | 0.148939 | 0.528959 | 0.005084 | 0.563902 | 0.005361 | 5 | 0.800000 | -0.024144 | -0.027603 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.529302 | 0.571079 | 0.255004 | 0.067523 | 0.531424 | 0.006095 | 0.568641 | 0.004588 | 5 | 0.800000 | -0.024310 | -0.036850 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.528997 | 0.561756 | 0.254831 | 0.065001 | 0.532725 | 0.005182 | 0.564992 | 0.007047 | 5 | 0.800000 | -0.024615 | -0.037154 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.527579 | 0.573505 | 0.252250 | 0.055534 | 0.526994 | 0.004431 | 0.575419 | 0.011449 | 5 | 0.800000 | -0.026033 | -0.043659 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.527054 | 0.574736 | 0.253730 | 0.063223 | 0.526838 | 0.004698 | 0.571663 | 0.006223 | 5 | 0.800000 | -0.026558 | -0.039098 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.527054 | 0.574736 | 0.253730 | 0.063223 | 0.525145 | 0.001858 | 0.572809 | 0.004212 | 5 | 0.800000 | -0.026558 | -0.039098 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.526423 | 0.562253 | 0.253160 | 0.046510 | 0.521317 | 0.006638 | 0.555214 | 0.007273 | 5 | 0.800000 | -0.027189 | -0.044814 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.526088 | 0.561831 | 0.253148 | 0.050501 | 0.528493 | 0.004087 | 0.560808 | 0.003878 | 5 | 0.800000 | -0.027524 | -0.040064 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.525500 | 0.554385 | 0.254531 | 0.059036 | 0.525451 | 0.004349 | 0.555659 | 0.005872 | 5 | 0.800000 | -0.028111 | -0.045737 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.525053 | 0.562090 | 0.251807 | 0.044710 | 0.526932 | 0.005465 | 0.562225 | 0.002691 | 5 | 0.800000 | -0.028559 | -0.041098 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.524824 | 0.574130 | 0.252798 | 0.060050 | 0.527759 | 0.005661 | 0.578940 | 0.006200 | 5 | 0.800000 | -0.028788 | -0.041328 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.524643 | 0.570917 | 0.252722 | 0.061370 | 0.522251 | 0.007182 | 0.566944 | 0.005813 | 5 | 0.800000 | -0.028969 | -0.046595 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.523837 | 0.557156 | 0.277792 | 0.144590 | 0.530582 | 0.003271 | 0.562055 | 0.004243 | 5 | 0.800000 | -0.029775 | -0.033233 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.523420 | 0.552511 | 0.254054 | 0.062192 | 0.525004 | 0.003752 | 0.557152 | 0.004944 | 5 | 0.800000 | -0.030191 | -0.042731 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.523268 | 0.549339 | 0.275491 | 0.148351 | 0.520727 | 0.006770 | 0.548159 | 0.007709 | 5 | 0.800000 | -0.030344 | -0.033803 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.523121 | 0.559209 | 0.287203 | 0.173116 | 0.520777 | 0.005992 | 0.561554 | 0.006876 | 5 | 0.800000 | -0.030491 | -0.033949 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.523079 | 0.559900 | 0.253026 | 0.043391 | 0.526312 | 0.005694 | 0.562999 | 0.006527 | 5 | 0.800000 | -0.030533 | -0.048159 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.522835 | 0.545393 | 0.275755 | 0.134710 | 0.522634 | 0.004945 | 0.544613 | 0.006885 | 5 | 0.800000 | -0.030777 | -0.034235 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.522693 | 0.552785 | 0.273695 | 0.126420 | 0.525650 | 0.006029 | 0.554560 | 0.005519 | 5 | 0.800000 | -0.030919 | -0.034377 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.522578 | 0.571953 | 0.253364 | 0.056821 | 0.520519 | 0.008351 | 0.574718 | 0.008761 | 5 | 0.800000 | -0.031034 | -0.043574 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.522032 | 0.554563 | 0.278275 | 0.142889 | 0.525010 | 0.008171 | 0.556218 | 0.006263 | 5 | 0.800000 | -0.031580 | -0.035038 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.521963 | 0.548241 | 0.277503 | 0.140592 | 0.519942 | 0.007126 | 0.548696 | 0.004489 | 5 | 0.800000 | -0.031649 | -0.035108 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.521939 | 0.544925 | 0.275141 | 0.137818 | 0.520322 | 0.005625 | 0.542183 | 0.005946 | 5 | 0.800000 | -0.031673 | -0.035132 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.521314 | 0.553902 | 0.275830 | 0.139957 | 0.518260 | 0.005134 | 0.553559 | 0.003748 | 5 | 0.800000 | -0.032298 | -0.035756 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.521132 | 0.573592 | 0.253330 | 0.066191 | 0.520771 | 0.004835 | 0.572032 | 0.006533 | 5 | 0.800000 | -0.032479 | -0.045019 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.521010 | 0.543496 | 0.277455 | 0.138889 | 0.522846 | 0.006006 | 0.546651 | 0.007293 | 5 | 0.800000 | -0.032602 | -0.036061 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.520933 | 0.553942 | 0.254651 | 0.057030 | 0.518863 | 0.004952 | 0.551988 | 0.005455 | 5 | 0.800000 | -0.032679 | -0.050305 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.520852 | 0.542597 | 0.277401 | 0.146496 | 0.514665 | 0.003892 | 0.544600 | 0.009808 | 5 | 0.800000 | -0.032760 | -0.036218 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.520270 | 0.550481 | 0.278719 | 0.147553 | 0.520158 | 0.003718 | 0.544523 | 0.004861 | 5 | 0.800000 | -0.033342 | -0.036800 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.520056 | 0.551235 | 0.255045 | 0.057552 | 0.521069 | 0.008978 | 0.552883 | 0.009034 | 5 | 0.800000 | -0.033556 | -0.051182 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.519953 | 0.548326 | 0.279679 | 0.143916 | 0.522469 | 0.003583 | 0.548139 | 0.007369 | 5 | 0.800000 | -0.033659 | -0.037117 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.519740 | 0.562137 | 0.255236 | 0.072342 | 0.518859 | 0.006931 | 0.557300 | 0.007044 | 5 | 0.800000 | -0.033872 | -0.046411 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.519537 | 0.550640 | 0.289737 | 0.186311 | 0.518567 | 0.003184 | 0.555256 | 0.009270 | 5 | 0.800000 | -0.034075 | -0.037533 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.519167 | 0.546970 | 0.279481 | 0.148195 | 0.522189 | 0.008867 | 0.548164 | 0.009045 | 5 | 0.800000 | -0.034445 | -0.037904 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.518983 | 0.552022 | 0.275603 | 0.138540 | 0.519554 | 0.004639 | 0.550183 | 0.005095 | 5 | 0.800000 | -0.034629 | -0.038088 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.518546 | 0.546257 | 0.280461 | 0.142534 | 0.520651 | 0.004985 | 0.550478 | 0.005236 | 5 | 0.800000 | -0.035066 | -0.038524 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.518495 | 0.564388 | 0.253826 | 0.054426 | 0.522616 | 0.005303 | 0.566417 | 0.006171 | 5 | 0.800000 | -0.035117 | -0.052742 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.517326 | 0.552891 | 0.254866 | 0.052445 | 0.517682 | 0.004971 | 0.552983 | 0.006512 | 5 | 0.800000 | -0.036286 | -0.053912 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.517197 | 0.542384 | 0.277866 | 0.141222 | 0.513388 | 0.005130 | 0.538064 | 0.005203 | 5 | 0.800000 | -0.036415 | -0.039874 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.516932 | 0.546782 | 0.277314 | 0.137046 | 0.515730 | 0.006937 | 0.545699 | 0.007923 | 5 | 0.800000 | -0.036680 | -0.040138 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.515341 | 0.549954 | 0.255472 | 0.051007 | 0.513169 | 0.006452 | 0.542390 | 0.007901 | 5 | 0.800000 | -0.038271 | -0.055897 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.514078 | 0.547987 | 0.278214 | 0.138606 | 0.518073 | 0.005443 | 0.551924 | 0.009288 | 5 | 0.800000 | -0.039534 | -0.042993 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.513470 | 0.541075 | 0.279134 | 0.137684 | 0.513636 | 0.005415 | 0.548457 | 0.009366 | 5 | 0.800000 | -0.040142 | -0.043601 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.512905 | 0.544787 | 0.254138 | 0.042506 | 0.513312 | 0.003613 | 0.544816 | 0.005889 | 5 | 0.800000 | -0.040707 | -0.058333 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.511991 | 0.544938 | 0.273619 | 0.128053 | 0.509974 | 0.003013 | 0.543296 | 0.006991 | 5 | 0.800000 | -0.041621 | -0.045079 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.511991 | 0.544938 | 0.273619 | 0.128053 | 0.512403 | 0.004236 | 0.542253 | 0.005451 | 5 | 0.800000 | -0.041621 | -0.045079 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.509841 | 0.544468 | 0.256713 | 0.065986 | 0.510324 | 0.002586 | 0.548686 | 0.004396 | 5 | 0.800000 | -0.043771 | -0.056310 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.508531 | 0.544087 | 0.254486 | 0.045945 | 0.507264 | 0.005978 | 0.542283 | 0.008315 | 5 | 0.800000 | -0.045081 | -0.062706 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.506273 | 0.535750 | 0.255999 | 0.052716 | 0.502254 | 0.006464 | 0.530778 | 0.009220 | 5 | 0.800000 | -0.047339 | -0.059879 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.505992 | 0.545164 | 0.254906 | 0.054770 | 0.503794 | 0.005670 | 0.544495 | 0.006638 | 5 | 0.800000 | -0.047620 | -0.060160 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.505409 | 0.543383 | 0.256799 | 0.064671 | 0.505122 | 0.006425 | 0.539595 | 0.004537 | 5 | 0.800000 | -0.048203 | -0.060743 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.504049 | 0.539782 | 0.254305 | 0.059864 | 0.504053 | 0.003857 | 0.538774 | 0.004892 | 5 | 0.800000 | -0.049563 | -0.062103 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.504049 | 0.539782 | 0.254305 | 0.059864 | 0.503149 | 0.005091 | 0.534184 | 0.005580 | 5 | 0.800000 | -0.049563 | -0.062103 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.503909 | 0.541489 | 0.257487 | 0.067032 | 0.500190 | 0.007592 | 0.540654 | 0.005589 | 5 | 0.800000 | -0.049702 | -0.062242 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.502084 | 0.541728 | 0.257491 | 0.062888 | 0.505745 | 0.004138 | 0.544316 | 0.005129 | 5 | 0.800000 | -0.051528 | -0.064068 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.499575 | 0.538266 | 0.277245 | 0.144587 | 0.498159 | 0.007156 | 0.537524 | 0.003778 | 5 | 0.800000 | -0.054037 | -0.057495 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.499575 | 0.538266 | 0.277245 | 0.144587 | 0.500238 | 0.008701 | 0.541169 | 0.012037 | 5 | 0.800000 | -0.054037 | -0.057495 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.498587 | 0.534561 | 0.254747 | 0.054561 | 0.500904 | 0.005785 | 0.536622 | 0.003204 | 5 | 0.800000 | -0.055025 | -0.072650 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.498587 | 0.534561 | 0.254747 | 0.054561 | 0.498097 | 0.004909 | 0.527069 | 0.007311 | 5 | 0.800000 | -0.055025 | -0.072650 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.494859 | 0.524840 | 0.254457 | 0.060876 | 0.497453 | 0.005638 | 0.525985 | 0.009019 | 5 | 0.800000 | -0.058752 | -0.076378 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.494859 | 0.524840 | 0.254457 | 0.060876 | 0.493861 | 0.006672 | 0.518815 | 0.011068 | 5 | 0.800000 | -0.058752 | -0.076378 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.491312 | 0.529067 | 0.256044 | 0.053047 | 0.490119 | 0.003280 | 0.530855 | 0.003136 | 5 | 0.800000 | -0.062299 | -0.079925 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.491312 | 0.529067 | 0.256044 | 0.053047 | 0.491152 | 0.004062 | 0.528047 | 0.004368 | 5 | 0.800000 | -0.062299 | -0.079925 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.491248 | 0.527092 | 0.255059 | 0.063953 | 0.495958 | 0.005443 | 0.530232 | 0.004998 | 5 | 0.800000 | -0.062364 | -0.074903 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.491248 | 0.527092 | 0.255059 | 0.063953 | 0.495605 | 0.005630 | 0.535788 | 0.009342 | 5 | 0.800000 | -0.062364 | -0.074903 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.489173 | 0.527981 | 0.256209 | 0.054146 | 0.487400 | 0.009450 | 0.528907 | 0.009607 | 5 | 0.800000 | -0.064439 | -0.076979 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.489173 | 0.527981 | 0.256209 | 0.054146 | 0.484643 | 0.006926 | 0.531237 | 0.004239 | 5 | 0.800000 | -0.064439 | -0.076979 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.483010 | 0.519736 | 0.284370 | 0.146798 | 0.479437 | 0.004998 | 0.516874 | 0.003690 | 5 | 0.800000 | -0.070602 | -0.074060 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.483010 | 0.519736 | 0.284370 | 0.146798 | 0.477117 | 0.006522 | 0.515205 | 0.010334 | 5 | 0.800000 | -0.070602 | -0.074060 |
+
+
+## Experiment Matrix
+- `E00`: MSP standalone baseline
+- `E01`: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- `E02`: MSP + entropy CatBoost baseline
+- `E03`: V1 threshold graph topology only
+- `E04`: V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features
+- `E05`: V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features
+- `E06`: V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features
+- `E07`: V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features
+- `E08`: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- `E09`: V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features
+- `E10`: V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features
+- `E11`: V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features
+- `E12`: V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features
+- `E13`: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+
+## Notes
+- H0 persistence is computed exactly from MST lifetimes for the Vietoris-Rips 0-dimensional case.
+- H1 and diagram-distance features use a lightweight graph-filtration proxy unless a PH backend is added later.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/selected_features.json b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/selected_features.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..62ac84c69fbe485f35e8f33620ecbcf86ccfddc5
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/selected_features.json
@@ -0,0 +1,920 @@
+{
+  "small_last1_train_E13_final_test_model": [
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_13:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_45:h1_l2_summary",
+    "v3:leaf_ratio:std",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_23:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_16:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_46:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_50:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_33:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_52:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_37:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_43:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_64:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_32:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_20:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_55:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_65:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard",
+    "v1:q90:largest_component_ratio:std",
+    "v8:head_pair_31:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_59:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_35:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_57:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_15:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_14:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_48:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_26:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_20:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_61:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_47:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_9:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_58:h1_l2_summary",
+    "v1:q80:edge_density:mean",
+    "v8:head_pair_56:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_9:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_62:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_14:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_33:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_46:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:12:std",
+    "v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_51:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v7:head_pair_18:h0_l2_summary"
+  ],
+  "small_last1_validation_E13_final_test_model": [
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_21:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_56:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_53:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_33:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_38:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:sumlife:std",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_18:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_8:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_55:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_49:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_35:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_6:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_9:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_55:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:01:std",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_52:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_32:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_51:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard",
+    "v5:h1:stdlife:mean",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:02:std",
+    "v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_11:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_18:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_47:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_16:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_41:q60:edge_jaccard",
+    "v1:q50:avg_degree_norm:max",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_7:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_8:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_33:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_62:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_51:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_5:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_48:h1_l2_summary",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_48:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:14:mean",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:11:std",
+    "v6:betti:09:std",
+    "v8:head_pair_46:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:12:std"
+  ],
+  "small_last1_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_13:h0_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_33:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_37:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_56:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_20:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v3:leaf_ratio:std",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_14:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_32:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_46:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_52:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_50:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_57:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_35:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_58:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_23:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_43:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_14:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_60:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_44:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_18:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_55:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_48:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_55:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q90:edge_jaccard",
+    "v1:q80:avg_degree_norm:max",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_53:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:11:std",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_16:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_48:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_9:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_7:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v5:h1:q75life:std",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v7:head_pair_33:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_59:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_std:max",
+    "v7:head_pair_62:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_22:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_20:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_55:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_49:q90:edge_jaccard"
+  ],
+  "medium_last4_train_E13_final_test_model": [
+    "v7:head_pair_40:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_max:max",
+    "v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_63:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_64:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_57:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_26:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:06:std",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_59:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:11:std",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_48:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard",
+    "v1:q80:avg_degree_norm:mean",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v7:head_pair_64:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_47:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_58:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_24:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_3:q90:edge_jaccard",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_9:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v7:head_pair_34:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_41:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_62:h1_l2_summary",
+    "v1:q80:edge_density:mean",
+    "v7:head_pair_5:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_42:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:q75life:std",
+    "v7:head_pair_52:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q90:edge_jaccard",
+    "v9:layer_w_drift_std",
+    "v8:head_pair_38:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_34:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:12:std",
+    "v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_7:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v1:q90:largest_component_ratio:std",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v4:h0:q50life:std",
+    "v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_47:h1_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_0:h0_l2_summary"
+  ],
+  "medium_last4_validation_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_42:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_21:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_37:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_38:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_7:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_38:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_26:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_62:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:06:std",
+    "v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_64:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_63:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_5:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_42:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_57:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:11:std",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_62:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_9:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_48:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_49:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary",
+    "v1:q50:avg_degree_norm:mean",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_63:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_53:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_44:q90:edge_jaccard",
+    "v1:q60:avg_degree_norm:mean",
+    "v7:head_pair_59:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_35:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_36:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_52:h1_l2_summary",
+    "v1:q60:edge_density:mean",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_2:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_55:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_18:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_38:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v1:q90:largest_component_ratio:std",
+    "v7:head_pair_1:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:01:std",
+    "v7:head_pair_16:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_59:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_8:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_65:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q90:edge_jaccard",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_58:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_44:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_14:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_14:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard"
+  ],
+  "medium_last4_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v3:mst_edge_max:max",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_19:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_57:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:11:std",
+    "v7:head_pair_40:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_29:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:06:std",
+    "v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_64:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_38:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_24:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_64:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_47:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_48:q90:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q75life:std",
+    "v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_41:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_1:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_5:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_63:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_34:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_55:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_7:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:12:std",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_63:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q60:edge_jaccard",
+    "v9:layer_w_drift_std",
+    "v7:head_pair_26:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:sumlife:std",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_63:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_8:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_10:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_8:h1_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_std:std",
+    "v8:head_pair_7:q90:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:05:mean",
+    "v7:head_pair_61:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v1:q80:edge_density:mean",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_48:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_61:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_34:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_3:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_63:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_9:h1_l2_summary"
+  ],
+  "big_all12_train_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:std",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:max",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_53:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_40:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:02:std",
+    "v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_36:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_46:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_52:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_36:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v7:head_pair_30:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_51:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_2:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:01:std",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_22:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:stdlife:max",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v6:silhouette:08:std",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_61:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_22:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_62:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v1:q80:avg_degree_norm:mean",
+    "v8:head_pair_62:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_29:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_54:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:10:std",
+    "v8:head_pair_38:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_9:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard"
+  ],
+  "big_all12_validation_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_2:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_20:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_14:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:11:std",
+    "v8:head_pair_2:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_14:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_47:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_6:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_51:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_36:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_49:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_65:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_1:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_55:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_34:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:03:mean",
+    "v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_44:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_38:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q80:edge_jaccard",
+    "v4:h0:stdlife:std",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:std",
+    "v8:head_pair_48:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_41:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_5:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_14:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_2:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_16:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:03:std",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_5:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_50:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_38:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_17:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v8:head_pair_13:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_42:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_36:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:10:std",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_38:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:04:std",
+    "v2:pattern_distance:previous:max",
+    "v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:12:mean",
+    "v8:head_pair_62:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_5:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_55:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_8:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_15:q80:edge_jaccard"
+  ],
+  "big_all12_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_36:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_15:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:std",
+    "v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:max",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_45:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_22:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_11:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_36:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_45:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_53:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_17:q90:edge_jaccard",
+    "v4:h0:stdlife:std",
+    "v8:head_pair_23:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_11:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:05:std",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v8:head_pair_16:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v8:head_pair_62:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_39:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard",
+    "v1:q90:beta1_norm:std",
+    "v8:head_pair_28:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_44:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_51:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_44:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_43:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_54:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_52:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:11:mean",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_49:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:01:std",
+    "v8:head_pair_16:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_40:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_20:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_59:q90:edge_jaccard",
+    "v4:h0:entropy:std",
+    "v8:head_pair_47:q90:edge_jaccard",
+    "v4:h0:stdlife:max",
+    "v2:pattern_distance:previous:mean",
+    "v8:head_pair_57:q80:edge_jaccard",
+    "v1:q80:edge_density:mean",
+    "v8:head_pair_46:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_39:q80:edge_jaccard",
+    "v1:q80:avg_degree_norm:mean",
+    "v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:02:std"
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e956ead42a8231ffa996050be3b9caf184718979
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b984086f0ea6640fc01135d6e7480cace818d258be382576ec42dbfc0b732464
+size 20798
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bfbc780e0d6c6c6d45e169bebf95005384aa708a
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e16835eb8349054268a2ce6f1693eb837b7915f75d30570552c329d5af60c7a8
+size 8339920
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b9a3adb2819951d1deb30aaf0224744d6d34cd49
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:fed745f8d6942e987a371eee9d45b9803e14f18f089d31e46656246397bf7258
+size 27336302
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9982d981326e33e3bcc6be478c3b49b348794b01
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:bb1b64560aa7b7f021cb85ca03c9da36a3ce5adf6d3f3e1dd597c28a2007d754
+size 30494599
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..161cb1f87cd3611a20993c474996e3a21140a9bc
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/small_last1_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:295039650fd517e9f334912737100678a569f5ddad4cbb5a51540402fdf68620
+size 4636884
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/summary.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/summary.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..249506cb2c3d940a092213a85aa354a2a7ce0908
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/summary.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+experiment,description,layer_variant,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train_validation,test,2,9645,2210,4782,1170,0.5712376725838264,0.6042919504545441,0.24788930766484657,0.04111256492449661,0.5679945399157096,0.005883376309636623,0.6033832257014783,0.004706038481761349,5,0.8,0.017625739644970384,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train_validation,test,2,9645,2210,4782,1170,0.5712376725838264,0.6042919504545441,0.24788930766484657,0.04111256492449661,0.5746038491727271,0.011277313560945211,0.603317240567134,0.0075399277053361784,5,0.8,0.017625739644970384,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train_validation,test,2,9645,2210,4782,1170,0.5712376725838264,0.6042919504545441,0.24788930766484657,0.04111256492449661,0.5745711723055377,0.006435870384021023,0.6092129875998736,0.005625197174267784,5,0.8,0.017625739644970384,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train,test,2,8544,2210,4193,1170,0.5661517915844838,0.599563709572408,0.24978192166990498,0.04691004809433551,0.5661291200426816,0.0037947240567997634,0.6014025723266989,0.003276557017170486,5,0.8,0.012539858645627788,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train,test,2,8544,2210,4193,1170,0.5661517915844838,0.599563709572408,0.24978192166990498,0.04691004809433551,0.5633901046344114,0.0051260796050530645,0.600427691300496,0.006574271405290501,5,0.8,0.012539858645627788,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train,test,2,8544,2210,4193,1170,0.5661517915844838,0.599563709572408,0.24978192166990498,0.04691004809433551,0.5685524044473045,0.005674810223416405,0.5978093243453428,0.005923163315648926,5,0.8,0.012539858645627788,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,validation,test,2,1101,2210,589,1170,0.5570705950032874,0.5831136682701947,0.2557520426140479,0.07447073111143926,0.555935285059993,0.009483149575114048,0.5773074598528286,0.012977722670765428,5,0.8,0.0034586620644313504,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,validation,test,2,1101,2210,589,1170,0.5570705950032874,0.5831136682701947,0.2557520426140479,0.07447073111143926,0.5604727520680035,0.003983201447919209,0.5856325394629732,0.008117470728859209,5,0.8,0.0034586620644313504,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,validation,test,2,1101,2210,589,1170,0.5570705950032874,0.5831136682701947,0.2557520426140479,0.07447073111143926,0.5549143251152384,0.0019032895609920931,0.5808653143545132,0.006632401990767847,5,0.8,0.0034586620644313504,0.0
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5521385104167986,0.005462989065455396,0.5839591245071818,0.005837322721251023,5,0.8,0.0,-0.0034586620644313504
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5535470773520353,0.0014794479506463516,0.5847220571650618,0.0056126215574842505,5,0.8,0.0,-0.012539858645627788
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5514069201238505,0.005774626795832976,0.5903169029281023,0.0027264153887854616,5,0.8,0.0,-0.017625739644970384
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5525958137479472,0.0023940793661638886,0.5889211821722615,0.00624550318396926,5,0.8,0.0,-0.012539858645627788
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5553314157200662,0.003390861882600489,0.5884824261913018,0.002016529488854243,5,0.8,0.0,-0.0034586620644313504
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5497085684425904,0.006563308483229888,0.5808910375614873,0.010746177078340064,5,0.8,0.0,-0.017625739644970384
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5553583347348884,0.007309926180503504,0.5893043503208327,0.008203623733814867,5,0.8,0.0,-0.012539858645627788
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.559160021065079,0.004599847088404543,0.5947588560575892,0.0067251532776567155,5,0.8,0.0,-0.017625739644970384
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5513465995501237,0.005979207384519962,0.5824796832552412,0.007477623186579569,5,0.8,0.0,-0.0034586620644313504
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,444,9645,2210,4782,1170,0.5505456936226167,0.5676250013390034,0.24980397334950483,0.041132280847560036,0.5472300676926991,0.008599971786915517,0.562595329920833,0.012358251136411858,5,0.8,-0.003066239316239283,-0.020691978961209667
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,312,9645,2210,4782,1170,0.5491017422748192,0.5663598260245488,0.24999587257632516,0.047680880166070694,0.5462691426584645,0.005404275974064805,0.5629088561609159,0.005484076394705351,5,0.8,-0.004510190664036795,-0.02213593030900718
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,100,9645,2210,4782,1170,0.5460535831689678,0.5730790317874077,0.251398757927278,0.057383885500872304,0.5498247315664482,0.0018380771291523041,0.5739496099354892,0.006525365290266463,5,0.8,-0.0075583497698882285,-0.025184089414858613
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,312,8544,2210,4193,1170,0.5453122945430637,0.566272570906337,0.2505541266804961,0.04624738015475747,0.5443224509342512,0.004262226187457809,0.5700246465649398,0.006001277828666912,5,0.8,-0.008299638395792286,-0.020839497041420074
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,642,9645,2210,4782,1170,0.5390680473372781,0.5578658627209572,0.25127232633882063,0.04348314623867844,0.5397074711870593,0.005337462337021272,0.5604233768651184,0.004862214037580895,5,0.8,-0.014543885601577933,-0.03216962524654832
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,645,8544,2210,4193,1170,0.538104043392505,0.5539339868534932,0.2516956478320956,0.046118283622038944,0.5353959701247455,0.0021301751045085487,0.555804606323463,0.003576115796870012,5,0.8,-0.015507889546351072,-0.02804774819197886
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,642,8544,2210,4193,1170,0.5377744904667981,0.5552810421514629,0.2514072217641048,0.045586041482353,0.5369821085117122,0.004303903684421058,0.5579051691940399,0.0053744759404518935,5,0.8,-0.015837442472057872,-0.02837730111768566
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,135,8544,2210,4193,1170,0.5375764299802761,0.581491759949956,0.2510956635823326,0.048112920804240795,0.5354327485203345,0.007300301179811154,0.5773476464009456,0.005600106164318756,5,0.8,-0.016035502958579917,-0.028575361604207705
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,100,1101,2210,589,1170,0.5373972715318869,0.5702461368872485,0.28291525009138735,0.15908743482043114,0.5371625688092612,0.006268821143717497,0.5686556973863113,0.004368360357504914,5,0.8,-0.016214661406969144,-0.019673323471400495
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,216,9645,2210,4782,1170,0.5370644312952005,0.558311219637128,0.25156634054902566,0.038547944667848714,0.5346661563398504,0.006560387665781082,0.5547755755808906,0.010447833465958751,5,0.8,-0.016547501643655482,-0.034173241288625866
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,645,9645,2210,4782,1170,0.5367767915844839,0.5706300282727688,0.2518831764252205,0.04684171745202746,0.5349353699569486,0.0048885557912549,0.5677032623244378,0.010325892656302155,5,0.8,-0.01683514135437214,-0.034460880999342525
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,444,8544,2210,4193,1170,0.5367652859960552,0.5567722469456767,0.25193717348800254,0.052170940594984866,0.5357925919459261,0.008474605033633915,0.5546377933442972,0.007274088507241398,5,0.8,-0.016846646942800803,-0.02938650558842859
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,312,1101,2210,589,1170,0.5365359960552268,0.5640020843775548,0.2701682251628108,0.12567908318836649,0.5390164395017438,0.005360129576429416,0.5652156936348269,0.007573920644048342,5,0.8,-0.017075936883629184,-0.020534598948060534
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5380039304197146,0.006373638222845726,0.581776271241674,0.00741989474123297,5,0.8,-0.017452333990795488,-0.020910996055226838
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5328734922391716,0.008110690748652087,0.5767665681715914,0.009240559700858367,5,0.8,-0.017452333990795488,-0.020910996055226838
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5360081514585879,0.009410450151408956,0.5767118216077709,0.013331090695033371,5,0.8,-0.017452333990795488,-0.029992192636423276
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5380256444107776,0.00840222895368925,0.5754951140785919,0.00846768606814768,5,0.8,-0.017452333990795488,-0.020910996055226838
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5324591982721346,0.00791380708359112,0.5807039225708683,0.006914933053450403,5,0.8,-0.017452333990795488,-0.029992192636423276
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5383785096699351,0.004037881930133431,0.5765507868822043,0.004949150872128205,5,0.8,-0.017452333990795488,-0.03507807363576587
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5378168750674771,0.005003204797500962,0.5777794567243634,0.0072504617182850475,5,0.8,-0.017452333990795488,-0.029992192636423276
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.534095353062311,0.009075757920671626,0.5756017864027727,0.006880577795909363,5,0.8,-0.017452333990795488,-0.03507807363576587
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5362854566653066,0.0038383690915498258,0.5783914249174519,0.006313474268569362,5,0.8,-0.017452333990795488,-0.03507807363576587
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,642,1101,2210,589,1170,0.5355514464168311,0.5708377654165022,0.2745892326586204,0.14191409430368013,0.5355619183653929,0.00446156888480554,0.5702878790612125,0.005514560652840795,5,0.8,-0.018060486522024966,-0.021519148586456316
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,645,1101,2210,589,1170,0.5355514464168311,0.5708377654165022,0.2745892326586204,0.14191409430368013,0.5353968863087472,0.0024831754199064688,0.5682419350313694,0.009455317916614782,5,0.8,-0.018060486522024966,-0.021519148586456316
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,135,9645,2210,4782,1170,0.5353122945430637,0.5789616874626352,0.25131522374322,0.04200058605765981,0.5336317141713508,0.0038659146214213244,0.5803694583019604,0.009530232702776297,5,0.8,-0.018299638395792295,-0.03592537804076268
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,645,9645,2210,4782,1170,0.5352621630506246,0.5543697962173701,0.2519206557509451,0.04671518478159468,0.5382768905882159,0.004789059697354077,0.5542833876621076,0.006538832492161831,5,0.8,-0.01834976988823145,-0.03597550953320183
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,642,9645,2210,4782,1170,0.5351553254437871,0.5670791909447612,0.25228401123804606,0.04610001452805948,0.5375202472891152,0.0037077497777692893,0.5706807568463871,0.003384305514886008,5,0.8,-0.018456607495068944,-0.03608234714003933
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,444,9645,2210,4782,1170,0.5350994411571335,0.5777299575471094,0.2526832044419276,0.062187054372432965,0.5313338605917142,0.002859924257530808,0.56953060920833,0.00832756524992158,5,0.8,-0.01851249178172254,-0.036138231426692924
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,100,9645,2210,4782,1170,0.534913708086785,0.5737164210758968,0.2533654141701416,0.06659299178749946,0.5426037580474248,0.00553977998016934,0.572786560549261,0.004530938268054926,5,0.8,-0.018698224852071066,-0.03632396449704145
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,216,8544,2210,4193,1170,0.534250493096647,0.5610079803826452,0.2515004501002784,0.042622098516458796,0.5326422666631385,0.0062859264301192595,0.5639130982230681,0.011099606842122842,5,0.8,-0.01936143984220906,-0.03190129848783685
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,645,8544,2210,4193,1170,0.5340064102564103,0.5607311908031722,0.2526174850214865,0.05491028134887226,0.5389668020593802,0.004025109083313918,0.5676412661659802,0.00617746178431025,5,0.8,-0.019605522682445753,-0.03214538132807354
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,171,9645,2210,4782,1170,0.53310322156476,0.5636133138198812,0.2511350128632901,0.04554217534689715,0.5340229368319748,0.00457269943857045,0.5645457757815311,0.006419956398789234,5,0.8,-0.020508711374096045,-0.03813445101906643
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,642,8544,2210,4193,1170,0.533085963182117,0.5615118675894533,0.2528442931557343,0.05188423559363784,0.5331810371920068,0.003434032383481965,0.5650868904642679,0.005078162387917508,5,0.8,-0.020525969756739038,-0.033065828402366826
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,642,9645,2210,4782,1170,0.5322287968441815,0.577639024474571,0.252292939799821,0.06033419079652281,0.5322951102272443,0.007223065923724846,0.581757171332721,0.007302188757940557,5,0.8,-0.02138313609467457,-0.039008875739644955
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,645,9645,2210,4782,1170,0.5322287968441815,0.577639024474571,0.252292939799821,0.06033419079652281,0.5341437416835628,0.00929959164842514,0.5782640583893779,0.005000696492411204,5,0.8,-0.02138313609467457,-0.039008875739644955
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,171,8544,2210,4193,1170,0.5312721893491125,0.5574505398265193,0.25213313027913176,0.04990506659268639,0.5281420852790537,0.005820035876749258,0.5573806190088213,0.005680165043546664,5,0.8,-0.022339743589743555,-0.03487960223537134
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,135,9645,2210,4782,1170,0.5308062130177514,0.5614182673656644,0.2515051011968164,0.044570239291388196,0.5285620776901847,0.009441346087722128,0.5589110073420276,0.011571681724950158,5,0.8,-0.022805719921104584,-0.04043145956607497
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,312,1101,2210,589,1170,0.5301684746877054,0.5508737655553526,0.27453455081061146,0.13705953770025614,0.5327452653215351,0.005473512179304331,0.5543811641532057,0.004028852202980449,5,0.8,-0.023443458251150573,-0.026902120315581923
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,100,8544,2210,4193,1170,0.529758382642998,0.5507875918078071,0.25505159916335174,0.05842912702383008,0.5352792035740294,0.003363795685502548,0.558574117284997,0.0046744217888772645,5,0.8,-0.023853550295858006,-0.036393408941485794
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,444,1101,2210,589,1170,0.5294674556213017,0.5658178477652451,0.27877800024463284,0.14893902856544824,0.5289588500838336,0.005083905704231603,0.5639018063407394,0.005360736437301647,5,0.8,-0.024144477317554314,-0.027603139381985664
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,100,8544,2210,4193,1170,0.5293022682445759,0.5710788482163991,0.2550042473632345,0.06752327333523907,0.5314239187875851,0.006095274775550982,0.568641003475542,0.004587680332259995,5,0.8,-0.024309664694280086,-0.036849523339907875
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,100,8544,2210,4193,1170,0.5289973701512163,0.5617556987795267,0.254830530916215,0.06500121642338788,0.5327250194010531,0.005181724891858414,0.5649916641674595,0.0070466415665819725,5,0.8,-0.024614562787639738,-0.037154421433267526
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,216,9645,2210,4782,1170,0.5275788954635108,0.5735052851083207,0.2522495976338151,0.05553360666455312,0.526993601229354,0.004431097464255639,0.5754193585685731,0.011448815895404425,5,0.8,-0.026033037475345244,-0.04365877712031563
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,642,8544,2210,4193,1170,0.5270537475345167,0.5747359483182947,0.2537301955131025,0.0632227705956203,0.526837970103551,0.004697960657611546,0.5716625719979669,0.006223042447147736,5,0.8,-0.026558185404339296,-0.039098044049967084
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,645,8544,2210,4193,1170,0.5270537475345167,0.5747359483182947,0.2537301955131025,0.0632227705956203,0.5251451212101756,0.0018580891750229068,0.5728094263192018,0.0042118846815662895,5,0.8,-0.026558185404339296,-0.039098044049967084
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,444,9645,2210,4782,1170,0.5264234056541748,0.5622534774232724,0.25316015590982854,0.046509820902996483,0.5213174533325452,0.006638021679820262,0.5552144140214633,0.007272833975903659,5,0.8,-0.02718852728468124,-0.044814266929651625
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,111,8544,2210,4193,1170,0.5260880999342538,0.5618309328435449,0.2531478291635177,0.050500844908495685,0.5284930178368272,0.004087300645893322,0.5608075877068035,0.003877863590155467,5,0.8,-0.02752383300460226,-0.04006369165023005
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,100,9645,2210,4782,1170,0.5255004930966469,0.554384686060077,0.254531074177819,0.059036353209183365,0.5254514821485012,0.0043489618596555145,0.5556585516048622,0.005872173546421311,5,0.8,-0.028111439842209096,-0.04573717948717948
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,135,8544,2210,4193,1170,0.5250534188034188,0.5620902137710811,0.2518069555127456,0.04470950506260801,0.5269319390653979,0.0054649297748080895,0.5622252537533219,0.0026909134966947006,5,0.8,-0.028558514135437196,-0.041098372781064985
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,171,8544,2210,4193,1170,0.5248241288625903,0.574130151099738,0.25279841152738086,0.06004977075283027,0.5277592559001703,0.005661300979810495,0.5789399167960473,0.0061995080149526574,5,0.8,-0.02878780407626569,-0.04132766272189348
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,312,9645,2210,4782,1170,0.5246425049309664,0.570917445612014,0.25272170604641897,0.06137037680066859,0.5222505383225895,0.007181962649392166,0.5669435033755661,0.00581297316622909,5,0.8,-0.028969428007889597,-0.04659516765285998
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,645,1101,2210,589,1170,0.5238371137409599,0.5571563474330928,0.2777919944555238,0.14459049463300122,0.5305816670456592,0.003271156322880274,0.5620553905846583,0.004243183231385373,5,0.8,-0.029774819197896152,-0.0332334812623275
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,444,8544,2210,4193,1170,0.5234204470742932,0.5525107423026401,0.2540537164305688,0.06219223464258921,0.5250036608020644,0.003751694850885753,0.5571524315415551,0.004944179427066876,5,0.8,-0.030191485864562773,-0.04273134451019056
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,216,1101,2210,589,1170,0.523267587113741,0.5493389864731101,0.27549052098928395,0.14835129013168524,0.520727409033156,0.00677040631520398,0.548159400859429,0.0077087028565845485,5,0.8,-0.030344345825115027,-0.03380300788954638
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,100,1101,2210,589,1170,0.5231213017751479,0.5592089482712999,0.2872034910798132,0.1731164143593731,0.5207771442799298,0.005992108768558267,0.5615539633234246,0.006875912863793743,5,0.8,-0.030490631163708093,-0.03394929322813944
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,111,9645,2210,4782,1170,0.5230785667324129,0.5599000581148824,0.2530256673648768,0.0433908255371016,0.5263122084249815,0.005694071487287821,0.5629994184253512,0.006526767600777552,5,0.8,-0.03053336620644309,-0.048159105851413475
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,111,1101,2210,589,1170,0.5228353057199211,0.5453933089737575,0.2757548128590563,0.1347098799392369,0.5226342032799587,0.0049449072892868845,0.5446127963135108,0.0068854776383993465,5,0.8,-0.030776627218934927,-0.03423528928336628
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,216,1101,2210,589,1170,0.5226931295200525,0.5527846560520677,0.2736947293443493,0.12642049810942535,0.5256495267517124,0.006029184250279234,0.554559718846548,0.005519009087115439,5,0.8,-0.030918803418803487,-0.03437746548323484
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,216,8544,2210,4193,1170,0.522578073635766,0.5719533723917817,0.2533643700367024,0.05682117566822482,0.5205190938446996,0.008351376860826307,0.5747176000778585,0.008760681729784496,5,0.8,-0.031033859303089995,-0.04357371794871778
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,444,1101,2210,589,1170,0.5220323800131492,0.5545633995978546,0.2782753910817845,0.14288941544142425,0.525009668155014,0.00817054624688505,0.5562177439593164,0.00626303126199587,5,0.8,-0.0315795529257068,-0.03503821499013815
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,216,1101,2210,589,1170,0.5219625246548323,0.5482408389185282,0.27750316499585204,0.1405922632723491,0.5199417741912782,0.007126297948676564,0.5486957206858852,0.004489125459897372,5,0.8,-0.03164940828402374,-0.03510807034845509
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,312,1101,2210,589,1170,0.5219386916502301,0.5449254676183162,0.2751409802943538,0.137817899885873,0.520322376681988,0.005624710933058471,0.5421825230704755,0.005946212901269499,5,0.8,-0.03167324128862592,-0.03513190335305727
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,135,1101,2210,589,1170,0.5213141025641025,0.5539019232249484,0.2758298676658268,0.1399568616178817,0.5182604709719127,0.005134228131446871,0.5535592858300384,0.003748210409665184,5,0.8,-0.03229783037475353,-0.035756492439184884
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,312,8544,2210,4193,1170,0.5211324786324787,0.5735915661586318,0.2533296982050526,0.06619053101862485,0.52077120045884,0.004835490508121409,0.5720316677193711,0.006532537124131926,5,0.8,-0.03247945430637733,-0.04501931295200512
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,135,1101,2210,589,1170,0.5210100262984878,0.5434963047236798,0.2774553915544977,0.13888897851666446,0.5228464735422981,0.006005561222182347,0.5466510943387044,0.007293267408932495,5,0.8,-0.03260190664036822,-0.03606056870479957
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,312,9645,2210,4782,1170,0.5209327744904667,0.5539420890239175,0.2546513372091818,0.057030007697684966,0.5188625622411163,0.004951767688653627,0.5519880226742783,0.005454590241639897,5,0.8,-0.03267915844838931,-0.050304898093359696
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,171,1101,2210,589,1170,0.5208522353714662,0.5425965491454519,0.27740147306266916,0.1464962654519645,0.514664582061814,0.003892465079551549,0.5446004020203387,0.00980761921073224,5,0.8,-0.032759697567389834,-0.036218359631821184
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,642,1101,2210,589,1170,0.5202703813280736,0.5504809620063003,0.2787189656955582,0.147552885144779,0.5201577475066325,0.0037184217808389716,0.5445226255872821,0.004860981358142158,5,0.8,-0.03334155161078245,-0.0368002136752138
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,171,9645,2210,4782,1170,0.5200558842866535,0.5512351699201996,0.25504493454423327,0.057552117175445894,0.5210689781908933,0.008977907900865964,0.5528833268616259,0.009033581825011447,5,0.8,-0.03355604865220252,-0.0511817882971729
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,444,1101,2210,589,1170,0.5199531558185404,0.5483256153317796,0.2796792455991338,0.14391577852320264,0.5224687844379751,0.0035831175929242442,0.5481392331758359,0.007369138914027387,5,0.8,-0.03365877712031562,-0.03711743918474697
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,444,8544,2210,4193,1170,0.5197403024326102,0.5621366404557996,0.2552361864143186,0.07234241932189797,0.5188586531265035,0.006931035297017674,0.5573002895477392,0.007043675407614995,5,0.8,-0.033871630506245864,-0.04641148915187365
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,100,1101,2210,589,1170,0.5195373109796186,0.550639759757703,0.2897369233365418,0.18631073031012216,0.5185667251947285,0.003183841260519042,0.5552555207119202,0.009269973615896977,5,0.8,-0.03407462195923738,-0.037533284023668734
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,642,1101,2210,589,1170,0.5191666666666666,0.5469699188343384,0.2794813529776089,0.14819522191370255,0.5221887778685564,0.008866508449139944,0.5481637213123756,0.009044791628536572,5,0.8,-0.03444526627218947,-0.03790392833662082
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,171,1101,2210,589,1170,0.518982577251808,0.5520219136813315,0.27560292294050714,0.13853983867397374,0.5195536227061112,0.004639042663953458,0.5501833748881136,0.00509503118863104,5,0.8,-0.03462935568704806,-0.03808801775147941
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,645,1101,2210,589,1170,0.5185461867192637,0.5462565999787352,0.28046052603713645,0.14253445070631585,0.5206514825967831,0.004984844573873362,0.5504784894176968,0.005235702265391064,5,0.8,-0.03506574621959235,-0.0385244082840237
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,171,9645,2210,4782,1170,0.5184952333990795,0.5643881682819806,0.253825856656779,0.05442600688929946,0.5226163101064003,0.005303245300294609,0.5664171152924045,0.006171353327609973,5,0.8,-0.035116699539776475,-0.05274243918474686
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,135,9645,2210,4782,1170,0.5173257725180802,0.5528906336999506,0.2548658112858317,0.05244476250298241,0.517682064065496,0.004971306589875155,0.5529833492650036,0.006512324371231938,5,0.8,-0.036286160420775815,-0.0539119000657462
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,135,1101,2210,589,1170,0.5171967455621301,0.5423839490286272,0.2778656286134923,0.1412217086230075,0.5133883096665836,0.005130192260709703,0.5380642430427688,0.00520344802431966,5,0.8,-0.03641518737672589,-0.03987384944115724
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,171,1101,2210,589,1170,0.5169321170282708,0.5467822114353229,0.2773139825692631,0.13704560774229668,0.5157295464680945,0.006936973270917138,0.5456987304870845,0.007922982807905439,5,0.8,-0.03667981591058522,-0.04013847797501657
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,216,9645,2210,4782,1170,0.5153410585141354,0.5499540477930833,0.2554721877335248,0.05100701840948755,0.5131689546192694,0.00645242370403413,0.5423895643013299,0.007901049078119895,5,0.8,-0.03827087442472066,-0.05589661406969104
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,111,1101,2210,589,1170,0.514077909270217,0.5479867652201562,0.2782136936909532,0.13860550764790863,0.5180731703344057,0.005443215504650446,0.5519240574522136,0.009288129811306228,5,0.8,-0.03953402366863901,-0.04299268573307036
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,111,1101,2210,589,1170,0.5134697567389875,0.5410749551981333,0.2791336092844568,0.13768446479826338,0.5136364837628262,0.005415455950007855,0.5484572409350246,0.009365797313762123,5,0.8,-0.040142176199868485,-0.043600838264299835
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,111,9645,2210,4782,1170,0.512905161078238,0.5447866488384921,0.25413845073020536,0.042506243820391906,0.5133122964078023,0.003612724590028232,0.544815800357348,0.0058894626911594125,5,0.8,-0.040706771860617996,-0.05833251150558838
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.511991288625904,0.5449383479855598,0.27361921508860954,0.12805328095193785,0.5099736997927875,0.0030127840451979384,0.5432963698201003,0.006991031903560512,5,0.8,-0.04162064431295198,-0.04507930637738333
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.511991288625904,0.5449383479855598,0.27361921508860954,0.12805328095193785,0.5124029918025299,0.004236419201440039,0.5422534647568648,0.005450714369276387,5,0.8,-0.04162064431295198,-0.04507930637738333
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,171,8544,2210,4193,1170,0.5098413872452334,0.5444683461182855,0.256713341671382,0.06598578415118134,0.5103243350262109,0.002586356641308392,0.548685677292999,0.004395843350003756,5,0.8,-0.0437705456936226,-0.056310404339250386
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,111,9645,2210,4782,1170,0.5085313938198553,0.5440867940772576,0.25448586969533327,0.04594491354138995,0.5072643303779747,0.005977732855919274,0.5422826093403568,0.008315079921072586,5,0.8,-0.04508053911900067,-0.06270627876397106
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,111,8544,2210,4193,1170,0.5062730111768574,0.5357501772497895,0.25599879848425716,0.05271576018435901,0.5022543157904286,0.006464445477484801,0.5307779081529251,0.009219641491677458,5,0.8,-0.04733892176199861,-0.0598787804076264
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,111,8544,2210,4193,1170,0.5059919460880999,0.5451635328518212,0.25490564922267056,0.054769957590584326,0.5037943932042436,0.005670064037903079,0.5444947733389516,0.006638277865816783,5,0.8,-0.04761998685075608,-0.06015984549638387
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,135,8544,2210,4193,1170,0.5054092702169625,0.543382910087604,0.25679854598546026,0.06467083866368491,0.5051223665678443,0.006424700949915399,0.5395951473671463,0.004537285909444094,5,0.8,-0.04820266272189355,-0.06074252136752134
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.5040491452991454,0.5397819373230571,0.25430520382901994,0.05986410957488344,0.5040526140104731,0.0038573942716650213,0.5387737032978738,0.004891763443914362,5,0.8,-0.04956278763971067,-0.06210264628533846
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.5040491452991454,0.5397819373230571,0.25430520382901994,0.05986410957488344,0.5031493163759136,0.005090575926542755,0.5341844642898173,0.005580267138301928,5,0.8,-0.04956278763971067,-0.06210264628533846
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,312,8544,2210,4193,1170,0.5039094345825115,0.5414886135396945,0.25748702443582033,0.0670317577814784,0.5001903531754267,0.007591608648746383,0.5406543067066365,0.005589206450507441,5,0.8,-0.04970249835634455,-0.06224235700197234
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,216,8544,2210,4193,1170,0.5020841551610782,0.5417284373854845,0.25749060823665,0.0628879417400555,0.5057453494785735,0.004138231264539943,0.5443159703344368,0.005129360827610652,5,0.8,-0.05152777777777784,-0.06406763642340563
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.49957511505588426,0.5382663126223521,0.2772454535393442,0.14458737621836545,0.4981592622391142,0.007155828173766775,0.5375238837100289,0.003778321063646088,5,0.8,-0.054036817882971766,-0.057495479947403116
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.49957511505588426,0.5382663126223521,0.2772454535393442,0.14458737621836545,0.5002377324557005,0.008701269718774081,0.5411686272128213,0.012037293853245487,5,0.8,-0.054036817882971766,-0.057495479947403116
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.4985872781065088,0.5345609886779552,0.2547467411452001,0.05456068827523707,0.5009044258591606,0.00578540404604511,0.5366220031423187,0.0032036608607516593,5,0.8,-0.0550246548323472,-0.07265039447731758
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.4985872781065088,0.5345609886779552,0.2547467411452001,0.05456068827523707,0.49809680442641396,0.004908890174588627,0.5270686152831173,0.007310575980231169,5,0.8,-0.0550246548323472,-0.07265039447731758
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.49485946745562126,0.5248400442629266,0.25445714063354746,0.060875836546505496,0.4974526280801258,0.005637715486779337,0.5259850472710034,0.009019388636154592,5,0.8,-0.05875246548323476,-0.07637820512820515
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.49485946745562126,0.5248400442629266,0.25445714063354746,0.060875836546505496,0.4938605987702542,0.006671681026849684,0.518814608144186,0.0110678879729909,5,0.8,-0.05875246548323476,-0.07637820512820515
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.49131245890861275,0.5290668039262687,0.2560435544265229,0.05304693678255476,0.4901194880607337,0.003279616035400594,0.5308549273509536,0.0031358652805837215,5,0.8,-0.062299474030243274,-0.07992521367521366
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.49131245890861275,0.5290668039262687,0.2560435544265229,0.05304693678255476,0.49115164245881193,0.004061627695017544,0.5280471200099075,0.004367853036999447,5,0.8,-0.062299474030243274,-0.07992521367521366
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.4912483563445102,0.5270922861651627,0.25505921096924944,0.06395281172415376,0.49595768118781824,0.005442659288630267,0.5302323056547492,0.0049975630227534484,5,0.8,-0.062363576594345826,-0.07490343523997361
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.4912483563445102,0.5270922861651627,0.25505921096924944,0.06395281172415376,0.4956051154732334,0.005630423060219063,0.5357882869473649,0.00934203483373445,5,0.8,-0.062363576594345826,-0.07490343523997361
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.48917324128862594,0.5279813067107051,0.2562091999185502,0.05414613487584548,0.48740005572762596,0.009450082092139224,0.5289073782879337,0.009606648901479073,5,0.8,-0.06443869165023008,-0.07697855029585787
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.48917324128862594,0.5279813067107051,0.2562091999185502,0.05414613487584548,0.48464342988209463,0.00692633754897056,0.5312369885141891,0.004238720343669947,5,0.8,-0.06443869165023008,-0.07697855029585787
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.4830103550295858,0.5197360083026745,0.2843696229141499,0.14679781955393498,0.4794367404383252,0.004997982109262016,0.5168743074058119,0.0036896910168515503,5,0.8,-0.07060157790927024,-0.07406023997370159
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.4830103550295858,0.5197360083026745,0.2843696229141499,0.14679781955393498,0.4771174614506237,0.006521933031179713,0.5152046366568754,0.010334152716804533,5,0.8,-0.07060157790927024,-0.07406023997370159
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/summary.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/summary.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6b3d5fb6d091b7b512a7421eb606e2a87265041e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/summary.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+| experiment | description | layer_variant | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.571238 | 0.604292 | 0.247889 | 0.041113 | 0.567995 | 0.005883 | 0.603383 | 0.004706 | 5 | 0.800000 | 0.017626 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.571238 | 0.604292 | 0.247889 | 0.041113 | 0.574604 | 0.011277 | 0.603317 | 0.007540 | 5 | 0.800000 | 0.017626 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train_validation | test | 2 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.571238 | 0.604292 | 0.247889 | 0.041113 | 0.574571 | 0.006436 | 0.609213 | 0.005625 | 5 | 0.800000 | 0.017626 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.566152 | 0.599564 | 0.249782 | 0.046910 | 0.566129 | 0.003795 | 0.601403 | 0.003277 | 5 | 0.800000 | 0.012540 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.566152 | 0.599564 | 0.249782 | 0.046910 | 0.563390 | 0.005126 | 0.600428 | 0.006574 | 5 | 0.800000 | 0.012540 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train | test | 2 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.566152 | 0.599564 | 0.249782 | 0.046910 | 0.568552 | 0.005675 | 0.597809 | 0.005923 | 5 | 0.800000 | 0.012540 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.557071 | 0.583114 | 0.255752 | 0.074471 | 0.555935 | 0.009483 | 0.577307 | 0.012978 | 5 | 0.800000 | 0.003459 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.557071 | 0.583114 | 0.255752 | 0.074471 | 0.560473 | 0.003983 | 0.585633 | 0.008117 | 5 | 0.800000 | 0.003459 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | validation | test | 2 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.557071 | 0.583114 | 0.255752 | 0.074471 | 0.554914 | 0.001903 | 0.580865 | 0.006632 | 5 | 0.800000 | 0.003459 | 0.000000 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.552139 | 0.005463 | 0.583959 | 0.005837 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.003459 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.553547 | 0.001479 | 0.584722 | 0.005613 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.012540 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.551407 | 0.005775 | 0.590317 | 0.002726 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.017626 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.552596 | 0.002394 | 0.588921 | 0.006246 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.012540 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.555331 | 0.003391 | 0.588482 | 0.002017 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.003459 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.549709 | 0.006563 | 0.580891 | 0.010746 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.017626 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.555358 | 0.007310 | 0.589304 | 0.008204 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.012540 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.559160 | 0.004600 | 0.594759 | 0.006725 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.017626 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.553612 | 0.585959 | 0.247361 | 0.038517 | 0.551347 | 0.005979 | 0.582480 | 0.007478 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | -0.003459 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.550546 | 0.567625 | 0.249804 | 0.041132 | 0.547230 | 0.008600 | 0.562595 | 0.012358 | 5 | 0.800000 | -0.003066 | -0.020692 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.549102 | 0.566360 | 0.249996 | 0.047681 | 0.546269 | 0.005404 | 0.562909 | 0.005484 | 5 | 0.800000 | -0.004510 | -0.022136 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.546054 | 0.573079 | 0.251399 | 0.057384 | 0.549825 | 0.001838 | 0.573950 | 0.006525 | 5 | 0.800000 | -0.007558 | -0.025184 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.545312 | 0.566273 | 0.250554 | 0.046247 | 0.544322 | 0.004262 | 0.570025 | 0.006001 | 5 | 0.800000 | -0.008300 | -0.020839 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.539068 | 0.557866 | 0.251272 | 0.043483 | 0.539707 | 0.005337 | 0.560423 | 0.004862 | 5 | 0.800000 | -0.014544 | -0.032170 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.538104 | 0.553934 | 0.251696 | 0.046118 | 0.535396 | 0.002130 | 0.555805 | 0.003576 | 5 | 0.800000 | -0.015508 | -0.028048 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.537774 | 0.555281 | 0.251407 | 0.045586 | 0.536982 | 0.004304 | 0.557905 | 0.005374 | 5 | 0.800000 | -0.015837 | -0.028377 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.537576 | 0.581492 | 0.251096 | 0.048113 | 0.535433 | 0.007300 | 0.577348 | 0.005600 | 5 | 0.800000 | -0.016036 | -0.028575 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.537397 | 0.570246 | 0.282915 | 0.159087 | 0.537163 | 0.006269 | 0.568656 | 0.004368 | 5 | 0.800000 | -0.016215 | -0.019673 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.537064 | 0.558311 | 0.251566 | 0.038548 | 0.534666 | 0.006560 | 0.554776 | 0.010448 | 5 | 0.800000 | -0.016548 | -0.034173 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.536777 | 0.570630 | 0.251883 | 0.046842 | 0.534935 | 0.004889 | 0.567703 | 0.010326 | 5 | 0.800000 | -0.016835 | -0.034461 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.536765 | 0.556772 | 0.251937 | 0.052171 | 0.535793 | 0.008475 | 0.554638 | 0.007274 | 5 | 0.800000 | -0.016847 | -0.029387 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.536536 | 0.564002 | 0.270168 | 0.125679 | 0.539016 | 0.005360 | 0.565216 | 0.007574 | 5 | 0.800000 | -0.017076 | -0.020535 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.538004 | 0.006374 | 0.581776 | 0.007420 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.020911 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.532873 | 0.008111 | 0.576767 | 0.009241 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.020911 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.536008 | 0.009410 | 0.576712 | 0.013331 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.029992 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.538026 | 0.008402 | 0.575495 | 0.008468 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.020911 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.532459 | 0.007914 | 0.580704 | 0.006915 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.029992 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.538379 | 0.004038 | 0.576551 | 0.004949 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.035078 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.537817 | 0.005003 | 0.577779 | 0.007250 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.029992 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.534095 | 0.009076 | 0.575602 | 0.006881 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.035078 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.536160 | 0.579874 | 0.349999 | 0.320333 | 0.536285 | 0.003838 | 0.578391 | 0.006313 | 5 | 0.800000 | -0.017452 | -0.035078 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.535551 | 0.570838 | 0.274589 | 0.141914 | 0.535562 | 0.004462 | 0.570288 | 0.005515 | 5 | 0.800000 | -0.018060 | -0.021519 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.535551 | 0.570838 | 0.274589 | 0.141914 | 0.535397 | 0.002483 | 0.568242 | 0.009455 | 5 | 0.800000 | -0.018060 | -0.021519 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.535312 | 0.578962 | 0.251315 | 0.042001 | 0.533632 | 0.003866 | 0.580369 | 0.009530 | 5 | 0.800000 | -0.018300 | -0.035925 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.535262 | 0.554370 | 0.251921 | 0.046715 | 0.538277 | 0.004789 | 0.554283 | 0.006539 | 5 | 0.800000 | -0.018350 | -0.035976 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.535155 | 0.567079 | 0.252284 | 0.046100 | 0.537520 | 0.003708 | 0.570681 | 0.003384 | 5 | 0.800000 | -0.018457 | -0.036082 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.535099 | 0.577730 | 0.252683 | 0.062187 | 0.531334 | 0.002860 | 0.569531 | 0.008328 | 5 | 0.800000 | -0.018512 | -0.036138 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.534914 | 0.573716 | 0.253365 | 0.066593 | 0.542604 | 0.005540 | 0.572787 | 0.004531 | 5 | 0.800000 | -0.018698 | -0.036324 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.534250 | 0.561008 | 0.251500 | 0.042622 | 0.532642 | 0.006286 | 0.563913 | 0.011100 | 5 | 0.800000 | -0.019361 | -0.031901 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.534006 | 0.560731 | 0.252617 | 0.054910 | 0.538967 | 0.004025 | 0.567641 | 0.006177 | 5 | 0.800000 | -0.019606 | -0.032145 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.533103 | 0.563613 | 0.251135 | 0.045542 | 0.534023 | 0.004573 | 0.564546 | 0.006420 | 5 | 0.800000 | -0.020509 | -0.038134 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.533086 | 0.561512 | 0.252844 | 0.051884 | 0.533181 | 0.003434 | 0.565087 | 0.005078 | 5 | 0.800000 | -0.020526 | -0.033066 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 642 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.532229 | 0.577639 | 0.252293 | 0.060334 | 0.532295 | 0.007223 | 0.581757 | 0.007302 | 5 | 0.800000 | -0.021383 | -0.039009 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 645 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.532229 | 0.577639 | 0.252293 | 0.060334 | 0.534144 | 0.009300 | 0.578264 | 0.005001 | 5 | 0.800000 | -0.021383 | -0.039009 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.531272 | 0.557451 | 0.252133 | 0.049905 | 0.528142 | 0.005820 | 0.557381 | 0.005680 | 5 | 0.800000 | -0.022340 | -0.034880 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.530806 | 0.561418 | 0.251505 | 0.044570 | 0.528562 | 0.009441 | 0.558911 | 0.011572 | 5 | 0.800000 | -0.022806 | -0.040431 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.530168 | 0.550874 | 0.274535 | 0.137060 | 0.532745 | 0.005474 | 0.554381 | 0.004029 | 5 | 0.800000 | -0.023443 | -0.026902 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.529758 | 0.550788 | 0.255052 | 0.058429 | 0.535279 | 0.003364 | 0.558574 | 0.004674 | 5 | 0.800000 | -0.023854 | -0.036393 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.529467 | 0.565818 | 0.278778 | 0.148939 | 0.528959 | 0.005084 | 0.563902 | 0.005361 | 5 | 0.800000 | -0.024144 | -0.027603 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.529302 | 0.571079 | 0.255004 | 0.067523 | 0.531424 | 0.006095 | 0.568641 | 0.004588 | 5 | 0.800000 | -0.024310 | -0.036850 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 100 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.528997 | 0.561756 | 0.254831 | 0.065001 | 0.532725 | 0.005182 | 0.564992 | 0.007047 | 5 | 0.800000 | -0.024615 | -0.037154 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.527579 | 0.573505 | 0.252250 | 0.055534 | 0.526994 | 0.004431 | 0.575419 | 0.011449 | 5 | 0.800000 | -0.026033 | -0.043659 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 642 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.527054 | 0.574736 | 0.253730 | 0.063223 | 0.526838 | 0.004698 | 0.571663 | 0.006223 | 5 | 0.800000 | -0.026558 | -0.039098 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 645 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.527054 | 0.574736 | 0.253730 | 0.063223 | 0.525145 | 0.001858 | 0.572809 | 0.004212 | 5 | 0.800000 | -0.026558 | -0.039098 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 444 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.526423 | 0.562253 | 0.253160 | 0.046510 | 0.521317 | 0.006638 | 0.555214 | 0.007273 | 5 | 0.800000 | -0.027189 | -0.044814 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.526088 | 0.561831 | 0.253148 | 0.050501 | 0.528493 | 0.004087 | 0.560808 | 0.003878 | 5 | 0.800000 | -0.027524 | -0.040064 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 100 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.525500 | 0.554385 | 0.254531 | 0.059036 | 0.525451 | 0.004349 | 0.555659 | 0.005872 | 5 | 0.800000 | -0.028111 | -0.045737 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.525053 | 0.562090 | 0.251807 | 0.044710 | 0.526932 | 0.005465 | 0.562225 | 0.002691 | 5 | 0.800000 | -0.028559 | -0.041098 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.524824 | 0.574130 | 0.252798 | 0.060050 | 0.527759 | 0.005661 | 0.578940 | 0.006200 | 5 | 0.800000 | -0.028788 | -0.041328 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.524643 | 0.570917 | 0.252722 | 0.061370 | 0.522251 | 0.007182 | 0.566944 | 0.005813 | 5 | 0.800000 | -0.028969 | -0.046595 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.523837 | 0.557156 | 0.277792 | 0.144590 | 0.530582 | 0.003271 | 0.562055 | 0.004243 | 5 | 0.800000 | -0.029775 | -0.033233 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.523420 | 0.552511 | 0.254054 | 0.062192 | 0.525004 | 0.003752 | 0.557152 | 0.004944 | 5 | 0.800000 | -0.030191 | -0.042731 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.523268 | 0.549339 | 0.275491 | 0.148351 | 0.520727 | 0.006770 | 0.548159 | 0.007709 | 5 | 0.800000 | -0.030344 | -0.033803 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.523121 | 0.559209 | 0.287203 | 0.173116 | 0.520777 | 0.005992 | 0.561554 | 0.006876 | 5 | 0.800000 | -0.030491 | -0.033949 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.523079 | 0.559900 | 0.253026 | 0.043391 | 0.526312 | 0.005694 | 0.562999 | 0.006527 | 5 | 0.800000 | -0.030533 | -0.048159 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.522835 | 0.545393 | 0.275755 | 0.134710 | 0.522634 | 0.004945 | 0.544613 | 0.006885 | 5 | 0.800000 | -0.030777 | -0.034235 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.522693 | 0.552785 | 0.273695 | 0.126420 | 0.525650 | 0.006029 | 0.554560 | 0.005519 | 5 | 0.800000 | -0.030919 | -0.034377 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.522578 | 0.571953 | 0.253364 | 0.056821 | 0.520519 | 0.008351 | 0.574718 | 0.008761 | 5 | 0.800000 | -0.031034 | -0.043574 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.522032 | 0.554563 | 0.278275 | 0.142889 | 0.525010 | 0.008171 | 0.556218 | 0.006263 | 5 | 0.800000 | -0.031580 | -0.035038 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 216 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.521963 | 0.548241 | 0.277503 | 0.140592 | 0.519942 | 0.007126 | 0.548696 | 0.004489 | 5 | 0.800000 | -0.031649 | -0.035108 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 312 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.521939 | 0.544925 | 0.275141 | 0.137818 | 0.520322 | 0.005625 | 0.542183 | 0.005946 | 5 | 0.800000 | -0.031673 | -0.035132 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.521314 | 0.553902 | 0.275830 | 0.139957 | 0.518260 | 0.005134 | 0.553559 | 0.003748 | 5 | 0.800000 | -0.032298 | -0.035756 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.521132 | 0.573592 | 0.253330 | 0.066191 | 0.520771 | 0.004835 | 0.572032 | 0.006533 | 5 | 0.800000 | -0.032479 | -0.045019 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.521010 | 0.543496 | 0.277455 | 0.138889 | 0.522846 | 0.006006 | 0.546651 | 0.007293 | 5 | 0.800000 | -0.032602 | -0.036061 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 312 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.520933 | 0.553942 | 0.254651 | 0.057030 | 0.518863 | 0.004952 | 0.551988 | 0.005455 | 5 | 0.800000 | -0.032679 | -0.050305 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.520852 | 0.542597 | 0.277401 | 0.146496 | 0.514665 | 0.003892 | 0.544600 | 0.009808 | 5 | 0.800000 | -0.032760 | -0.036218 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.520270 | 0.550481 | 0.278719 | 0.147553 | 0.520158 | 0.003718 | 0.544523 | 0.004861 | 5 | 0.800000 | -0.033342 | -0.036800 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.520056 | 0.551235 | 0.255045 | 0.057552 | 0.521069 | 0.008978 | 0.552883 | 0.009034 | 5 | 0.800000 | -0.033556 | -0.051182 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 444 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.519953 | 0.548326 | 0.279679 | 0.143916 | 0.522469 | 0.003583 | 0.548139 | 0.007369 | 5 | 0.800000 | -0.033659 | -0.037117 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 444 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.519740 | 0.562137 | 0.255236 | 0.072342 | 0.518859 | 0.006931 | 0.557300 | 0.007044 | 5 | 0.800000 | -0.033872 | -0.046411 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 100 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.519537 | 0.550640 | 0.289737 | 0.186311 | 0.518567 | 0.003184 | 0.555256 | 0.009270 | 5 | 0.800000 | -0.034075 | -0.037533 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 642 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.519167 | 0.546970 | 0.279481 | 0.148195 | 0.522189 | 0.008867 | 0.548164 | 0.009045 | 5 | 0.800000 | -0.034445 | -0.037904 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.518983 | 0.552022 | 0.275603 | 0.138540 | 0.519554 | 0.004639 | 0.550183 | 0.005095 | 5 | 0.800000 | -0.034629 | -0.038088 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 645 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.518546 | 0.546257 | 0.280461 | 0.142534 | 0.520651 | 0.004985 | 0.550478 | 0.005236 | 5 | 0.800000 | -0.035066 | -0.038524 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 171 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.518495 | 0.564388 | 0.253826 | 0.054426 | 0.522616 | 0.005303 | 0.566417 | 0.006171 | 5 | 0.800000 | -0.035117 | -0.052742 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 135 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.517326 | 0.552891 | 0.254866 | 0.052445 | 0.517682 | 0.004971 | 0.552983 | 0.006512 | 5 | 0.800000 | -0.036286 | -0.053912 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 135 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.517197 | 0.542384 | 0.277866 | 0.141222 | 0.513388 | 0.005130 | 0.538064 | 0.005203 | 5 | 0.800000 | -0.036415 | -0.039874 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 171 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.516932 | 0.546782 | 0.277314 | 0.137046 | 0.515730 | 0.006937 | 0.545699 | 0.007923 | 5 | 0.800000 | -0.036680 | -0.040138 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 216 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.515341 | 0.549954 | 0.255472 | 0.051007 | 0.513169 | 0.006452 | 0.542390 | 0.007901 | 5 | 0.800000 | -0.038271 | -0.055897 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.514078 | 0.547987 | 0.278214 | 0.138606 | 0.518073 | 0.005443 | 0.551924 | 0.009288 | 5 | 0.800000 | -0.039534 | -0.042993 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 111 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.513470 | 0.541075 | 0.279134 | 0.137684 | 0.513636 | 0.005415 | 0.548457 | 0.009366 | 5 | 0.800000 | -0.040142 | -0.043601 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.512905 | 0.544787 | 0.254138 | 0.042506 | 0.513312 | 0.003613 | 0.544816 | 0.005889 | 5 | 0.800000 | -0.040707 | -0.058333 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.511991 | 0.544938 | 0.273619 | 0.128053 | 0.509974 | 0.003013 | 0.543296 | 0.006991 | 5 | 0.800000 | -0.041621 | -0.045079 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.511991 | 0.544938 | 0.273619 | 0.128053 | 0.512403 | 0.004236 | 0.542253 | 0.005451 | 5 | 0.800000 | -0.041621 | -0.045079 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 171 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.509841 | 0.544468 | 0.256713 | 0.065986 | 0.510324 | 0.002586 | 0.548686 | 0.004396 | 5 | 0.800000 | -0.043771 | -0.056310 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 111 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.508531 | 0.544087 | 0.254486 | 0.045945 | 0.507264 | 0.005978 | 0.542283 | 0.008315 | 5 | 0.800000 | -0.045081 | -0.062706 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.506273 | 0.535750 | 0.255999 | 0.052716 | 0.502254 | 0.006464 | 0.530778 | 0.009220 | 5 | 0.800000 | -0.047339 | -0.059879 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 111 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.505992 | 0.545164 | 0.254906 | 0.054770 | 0.503794 | 0.005670 | 0.544495 | 0.006638 | 5 | 0.800000 | -0.047620 | -0.060160 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 135 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.505409 | 0.543383 | 0.256799 | 0.064671 | 0.505122 | 0.006425 | 0.539595 | 0.004537 | 5 | 0.800000 | -0.048203 | -0.060743 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.504049 | 0.539782 | 0.254305 | 0.059864 | 0.504053 | 0.003857 | 0.538774 | 0.004892 | 5 | 0.800000 | -0.049563 | -0.062103 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.504049 | 0.539782 | 0.254305 | 0.059864 | 0.503149 | 0.005091 | 0.534184 | 0.005580 | 5 | 0.800000 | -0.049563 | -0.062103 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 312 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.503909 | 0.541489 | 0.257487 | 0.067032 | 0.500190 | 0.007592 | 0.540654 | 0.005589 | 5 | 0.800000 | -0.049702 | -0.062242 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 216 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.502084 | 0.541728 | 0.257491 | 0.062888 | 0.505745 | 0.004138 | 0.544316 | 0.005129 | 5 | 0.800000 | -0.051528 | -0.064068 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.499575 | 0.538266 | 0.277245 | 0.144587 | 0.498159 | 0.007156 | 0.537524 | 0.003778 | 5 | 0.800000 | -0.054037 | -0.057495 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.499575 | 0.538266 | 0.277245 | 0.144587 | 0.500238 | 0.008701 | 0.541169 | 0.012037 | 5 | 0.800000 | -0.054037 | -0.057495 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.498587 | 0.534561 | 0.254747 | 0.054561 | 0.500904 | 0.005785 | 0.536622 | 0.003204 | 5 | 0.800000 | -0.055025 | -0.072650 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.498587 | 0.534561 | 0.254747 | 0.054561 | 0.498097 | 0.004909 | 0.527069 | 0.007311 | 5 | 0.800000 | -0.055025 | -0.072650 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.494859 | 0.524840 | 0.254457 | 0.060876 | 0.497453 | 0.005638 | 0.525985 | 0.009019 | 5 | 0.800000 | -0.058752 | -0.076378 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.494859 | 0.524840 | 0.254457 | 0.060876 | 0.493861 | 0.006672 | 0.518815 | 0.011068 | 5 | 0.800000 | -0.058752 | -0.076378 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.491312 | 0.529067 | 0.256044 | 0.053047 | 0.490119 | 0.003280 | 0.530855 | 0.003136 | 5 | 0.800000 | -0.062299 | -0.079925 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train_validation | test | 90 | 9645 | 2210 | 4782 | 1170 | 0.491312 | 0.529067 | 0.256044 | 0.053047 | 0.491152 | 0.004062 | 0.528047 | 0.004368 | 5 | 0.800000 | -0.062299 | -0.079925 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.491248 | 0.527092 | 0.255059 | 0.063953 | 0.495958 | 0.005443 | 0.530232 | 0.004998 | 5 | 0.800000 | -0.062364 | -0.074903 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.491248 | 0.527092 | 0.255059 | 0.063953 | 0.495605 | 0.005630 | 0.535788 | 0.009342 | 5 | 0.800000 | -0.062364 | -0.074903 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.489173 | 0.527981 | 0.256209 | 0.054146 | 0.487400 | 0.009450 | 0.528907 | 0.009607 | 5 | 0.800000 | -0.064439 | -0.076979 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 90 | 8544 | 2210 | 4193 | 1170 | 0.489173 | 0.527981 | 0.256209 | 0.054146 | 0.484643 | 0.006926 | 0.531237 | 0.004239 | 5 | 0.800000 | -0.064439 | -0.076979 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.483010 | 0.519736 | 0.284370 | 0.146798 | 0.479437 | 0.004998 | 0.516874 | 0.003690 | 5 | 0.800000 | -0.070602 | -0.074060 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | validation | test | 90 | 1101 | 2210 | 589 | 1170 | 0.483010 | 0.519736 | 0.284370 | 0.146798 | 0.477117 | 0.006522 | 0.515205 | 0.010334 | 5 | 0.800000 | -0.070602 | -0.074060 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/test_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/test_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1493cbe708121dd800c738d3cce7702593dcc304
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_a4e57de19f9f4252a72558dbd2b6f3df/topology_steps/electra_sst5/test_metrics.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+experiment,description,layer_variant,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5525958137479472,0.0023940793661638886,0.5889211821722615,0.00624550318396926,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5378168750674771,0.005003204797500962,0.5777794567243634,0.0072504617182850475,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train,test,2,8544,2210,4193,1170,0.5661517915844838,0.599563709572408,0.24978192166990498,0.04691004809433551,0.5685524044473045,0.005674810223416405,0.5978093243453428,0.005923163315648926,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.5040491452991454,0.5397819373230571,0.25430520382901994,0.05986410957488344,0.5040526140104731,0.0038573942716650213,0.5387737032978738,0.004891763443914362,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.5040491452991454,0.5397819373230571,0.25430520382901994,0.05986410957488344,0.5031493163759136,0.005090575926542755,0.5341844642898173,0.005580267138301928,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,111,8544,2210,4193,1170,0.5260880999342538,0.5618309328435449,0.2531478291635177,0.050500844908495685,0.5284930178368272,0.004087300645893322,0.5608075877068035,0.003877863590155467,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,135,8544,2210,4193,1170,0.5375764299802761,0.581491759949956,0.2510956635823326,0.048112920804240795,0.5354327485203345,0.007300301179811154,0.5773476464009456,0.005600106164318756,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,171,8544,2210,4193,1170,0.5248241288625903,0.574130151099738,0.25279841152738086,0.06004977075283027,0.5277592559001703,0.005661300979810495,0.5789399167960473,0.0061995080149526574,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,216,8544,2210,4193,1170,0.522578073635766,0.5719533723917817,0.2533643700367024,0.05682117566822482,0.5205190938446996,0.008351376860826307,0.5747176000778585,0.008760681729784496,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,312,8544,2210,4193,1170,0.5211324786324787,0.5735915661586318,0.2533296982050526,0.06619053101862485,0.52077120045884,0.004835490508121409,0.5720316677193711,0.006532537124131926,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,444,8544,2210,4193,1170,0.5197403024326102,0.5621366404557996,0.2552361864143186,0.07234241932189797,0.5188586531265035,0.006931035297017674,0.5573002895477392,0.007043675407614995,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,642,8544,2210,4193,1170,0.5270537475345167,0.5747359483182947,0.2537301955131025,0.0632227705956203,0.526837970103551,0.004697960657611546,0.5716625719979669,0.006223042447147736,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,645,8544,2210,4193,1170,0.5270537475345167,0.5747359483182947,0.2537301955131025,0.0632227705956203,0.5251451212101756,0.0018580891750229068,0.5728094263192018,0.0042118846815662895,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,100,8544,2210,4193,1170,0.5293022682445759,0.5710788482163991,0.2550042473632345,0.06752327333523907,0.5314239187875851,0.006095274775550982,0.568641003475542,0.004587680332259995,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5553314157200662,0.003390861882600489,0.5884824261913018,0.002016529488854243,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5328734922391716,0.008110690748652087,0.5767665681715914,0.009240559700858367,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,validation,test,2,1101,2210,589,1170,0.5570705950032874,0.5831136682701947,0.2557520426140479,0.07447073111143926,0.5549143251152384,0.0019032895609920931,0.5808653143545132,0.006632401990767847,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.4830103550295858,0.5197360083026745,0.2843696229141499,0.14679781955393498,0.4771174614506237,0.006521933031179713,0.5152046366568754,0.010334152716804533,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.4830103550295858,0.5197360083026745,0.2843696229141499,0.14679781955393498,0.4794367404383252,0.004997982109262016,0.5168743074058119,0.0036896910168515503,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,111,1101,2210,589,1170,0.5134697567389875,0.5410749551981333,0.2791336092844568,0.13768446479826338,0.5136364837628262,0.005415455950007855,0.5484572409350246,0.009365797313762123,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,135,1101,2210,589,1170,0.5171967455621301,0.5423839490286272,0.2778656286134923,0.1412217086230075,0.5133883096665836,0.005130192260709703,0.5380642430427688,0.00520344802431966,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,171,1101,2210,589,1170,0.5169321170282708,0.5467822114353229,0.2773139825692631,0.13704560774229668,0.5157295464680945,0.006936973270917138,0.5456987304870845,0.007922982807905439,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,216,1101,2210,589,1170,0.5219625246548323,0.5482408389185282,0.27750316499585204,0.1405922632723491,0.5199417741912782,0.007126297948676564,0.5486957206858852,0.004489125459897372,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,312,1101,2210,589,1170,0.5301684746877054,0.5508737655553526,0.27453455081061146,0.13705953770025614,0.5327452653215351,0.005473512179304331,0.5543811641532057,0.004028852202980449,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,444,1101,2210,589,1170,0.5294674556213017,0.5658178477652451,0.27877800024463284,0.14893902856544824,0.5289588500838336,0.005083905704231603,0.5639018063407394,0.005360736437301647,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,642,1101,2210,589,1170,0.5355514464168311,0.5708377654165022,0.2745892326586204,0.14191409430368013,0.5355619183653929,0.00446156888480554,0.5702878790612125,0.005514560652840795,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,645,1101,2210,589,1170,0.5355514464168311,0.5708377654165022,0.2745892326586204,0.14191409430368013,0.5353968863087472,0.0024831754199064688,0.5682419350313694,0.009455317916614782,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,100,1101,2210,589,1170,0.5373972715318869,0.5702461368872485,0.28291525009138735,0.15908743482043114,0.5371625688092612,0.006268821143717497,0.5686556973863113,0.004368360357504914,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5514069201238505,0.005774626795832976,0.5903169029281023,0.0027264153887854616,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5383785096699351,0.004037881930133431,0.5765507868822043,0.004949150872128205,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train_validation,test,2,9645,2210,4782,1170,0.5712376725838264,0.6042919504545441,0.24788930766484657,0.04111256492449661,0.5679945399157096,0.005883376309636623,0.6033832257014783,0.004706038481761349,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.4985872781065088,0.5345609886779552,0.2547467411452001,0.05456068827523707,0.5009044258591606,0.00578540404604511,0.5366220031423187,0.0032036608607516593,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.4985872781065088,0.5345609886779552,0.2547467411452001,0.05456068827523707,0.49809680442641396,0.004908890174588627,0.5270686152831173,0.007310575980231169,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,111,9645,2210,4782,1170,0.5230785667324129,0.5599000581148824,0.2530256673648768,0.0433908255371016,0.5263122084249815,0.005694071487287821,0.5629994184253512,0.006526767600777552,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,135,9645,2210,4782,1170,0.5353122945430637,0.5789616874626352,0.25131522374322,0.04200058605765981,0.5336317141713508,0.0038659146214213244,0.5803694583019604,0.009530232702776297,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,171,9645,2210,4782,1170,0.5184952333990795,0.5643881682819806,0.253825856656779,0.05442600688929946,0.5226163101064003,0.005303245300294609,0.5664171152924045,0.006171353327609973,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,216,9645,2210,4782,1170,0.5275788954635108,0.5735052851083207,0.2522495976338151,0.05553360666455312,0.526993601229354,0.004431097464255639,0.5754193585685731,0.011448815895404425,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,312,9645,2210,4782,1170,0.5246425049309664,0.570917445612014,0.25272170604641897,0.06137037680066859,0.5222505383225895,0.007181962649392166,0.5669435033755661,0.00581297316622909,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,444,9645,2210,4782,1170,0.5350994411571335,0.5777299575471094,0.2526832044419276,0.062187054372432965,0.5313338605917142,0.002859924257530808,0.56953060920833,0.00832756524992158,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,642,9645,2210,4782,1170,0.5322287968441815,0.577639024474571,0.252292939799821,0.06033419079652281,0.5322951102272443,0.007223065923724846,0.581757171332721,0.007302188757940557,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,645,9645,2210,4782,1170,0.5322287968441815,0.577639024474571,0.252292939799821,0.06033419079652281,0.5341437416835628,0.00929959164842514,0.5782640583893779,0.005000696492411204,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,100,9645,2210,4782,1170,0.534913708086785,0.5737164210758968,0.2533654141701416,0.06659299178749946,0.5426037580474248,0.00553977998016934,0.572786560549261,0.004530938268054926,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5535470773520353,0.0014794479506463516,0.5847220571650618,0.0056126215574842505,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5324591982721346,0.00791380708359112,0.5807039225708683,0.006914933053450403,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train,test,2,8544,2210,4193,1170,0.5661517915844838,0.599563709572408,0.24978192166990498,0.04691004809433551,0.5633901046344114,0.0051260796050530645,0.600427691300496,0.006574271405290501,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.4912483563445102,0.5270922861651627,0.25505921096924944,0.06395281172415376,0.4956051154732334,0.005630423060219063,0.5357882869473649,0.00934203483373445,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.4912483563445102,0.5270922861651627,0.25505921096924944,0.06395281172415376,0.49595768118781824,0.005442659288630267,0.5302323056547492,0.0049975630227534484,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,111,8544,2210,4193,1170,0.5062730111768574,0.5357501772497895,0.25599879848425716,0.05271576018435901,0.5022543157904286,0.006464445477484801,0.5307779081529251,0.009219641491677458,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,135,8544,2210,4193,1170,0.5054092702169625,0.543382910087604,0.25679854598546026,0.06467083866368491,0.5051223665678443,0.006424700949915399,0.5395951473671463,0.004537285909444094,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,171,8544,2210,4193,1170,0.5098413872452334,0.5444683461182855,0.256713341671382,0.06598578415118134,0.5103243350262109,0.002586356641308392,0.548685677292999,0.004395843350003756,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,216,8544,2210,4193,1170,0.5020841551610782,0.5417284373854845,0.25749060823665,0.0628879417400555,0.5057453494785735,0.004138231264539943,0.5443159703344368,0.005129360827610652,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,312,8544,2210,4193,1170,0.5039094345825115,0.5414886135396945,0.25748702443582033,0.0670317577814784,0.5001903531754267,0.007591608648746383,0.5406543067066365,0.005589206450507441,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,444,8544,2210,4193,1170,0.5234204470742932,0.5525107423026401,0.2540537164305688,0.06219223464258921,0.5250036608020644,0.003751694850885753,0.5571524315415551,0.004944179427066876,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,642,8544,2210,4193,1170,0.533085963182117,0.5615118675894533,0.2528442931557343,0.05188423559363784,0.5331810371920068,0.003434032383481965,0.5650868904642679,0.005078162387917508,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,645,8544,2210,4193,1170,0.5340064102564103,0.5607311908031722,0.2526174850214865,0.05491028134887226,0.5389668020593802,0.004025109083313918,0.5676412661659802,0.00617746178431025,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,100,8544,2210,4193,1170,0.5289973701512163,0.5617556987795267,0.254830530916215,0.06500121642338788,0.5327250194010531,0.005181724891858414,0.5649916641674595,0.0070466415665819725,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5521385104167986,0.005462989065455396,0.5839591245071818,0.005837322721251023,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5380039304197146,0.006373638222845726,0.581776271241674,0.00741989474123297,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,validation,test,2,1101,2210,589,1170,0.5570705950032874,0.5831136682701947,0.2557520426140479,0.07447073111143926,0.5604727520680035,0.003983201447919209,0.5856325394629732,0.008117470728859209,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.49957511505588426,0.5382663126223521,0.2772454535393442,0.14458737621836545,0.4981592622391142,0.007155828173766775,0.5375238837100289,0.003778321063646088,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.49957511505588426,0.5382663126223521,0.2772454535393442,0.14458737621836545,0.5002377324557005,0.008701269718774081,0.5411686272128213,0.012037293853245487,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,111,1101,2210,589,1170,0.5228353057199211,0.5453933089737575,0.2757548128590563,0.1347098799392369,0.5226342032799587,0.0049449072892868845,0.5446127963135108,0.0068854776383993465,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,135,1101,2210,589,1170,0.5210100262984878,0.5434963047236798,0.2774553915544977,0.13888897851666446,0.5228464735422981,0.006005561222182347,0.5466510943387044,0.007293267408932495,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,171,1101,2210,589,1170,0.5208522353714662,0.5425965491454519,0.27740147306266916,0.1464962654519645,0.514664582061814,0.003892465079551549,0.5446004020203387,0.00980761921073224,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,216,1101,2210,589,1170,0.523267587113741,0.5493389864731101,0.27549052098928395,0.14835129013168524,0.520727409033156,0.00677040631520398,0.548159400859429,0.0077087028565845485,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,312,1101,2210,589,1170,0.5219386916502301,0.5449254676183162,0.2751409802943538,0.137817899885873,0.520322376681988,0.005624710933058471,0.5421825230704755,0.005946212901269499,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,444,1101,2210,589,1170,0.5220323800131492,0.5545633995978546,0.2782753910817845,0.14288941544142425,0.525009668155014,0.00817054624688505,0.5562177439593164,0.00626303126199587,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,642,1101,2210,589,1170,0.5191666666666666,0.5469699188343384,0.2794813529776089,0.14819522191370255,0.5221887778685564,0.008866508449139944,0.5481637213123756,0.009044791628536572,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,645,1101,2210,589,1170,0.5185461867192637,0.5462565999787352,0.28046052603713645,0.14253445070631585,0.5206514825967831,0.004984844573873362,0.5504784894176968,0.005235702265391064,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,100,1101,2210,589,1170,0.5195373109796186,0.550639759757703,0.2897369233365418,0.18631073031012216,0.5185667251947285,0.003183841260519042,0.5552555207119202,0.009269973615896977,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5497085684425904,0.006563308483229888,0.5808910375614873,0.010746177078340064,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.534095353062311,0.009075757920671626,0.5756017864027727,0.006880577795909363,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train_validation,test,2,9645,2210,4782,1170,0.5712376725838264,0.6042919504545441,0.24788930766484657,0.04111256492449661,0.5746038491727271,0.011277313560945211,0.603317240567134,0.0075399277053361784,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.49485946745562126,0.5248400442629266,0.25445714063354746,0.060875836546505496,0.4974526280801258,0.005637715486779337,0.5259850472710034,0.009019388636154592,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.49485946745562126,0.5248400442629266,0.25445714063354746,0.060875836546505496,0.4938605987702542,0.006671681026849684,0.518814608144186,0.0110678879729909,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,111,9645,2210,4782,1170,0.512905161078238,0.5447866488384921,0.25413845073020536,0.042506243820391906,0.5133122964078023,0.003612724590028232,0.544815800357348,0.0058894626911594125,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,135,9645,2210,4782,1170,0.5173257725180802,0.5528906336999506,0.2548658112858317,0.05244476250298241,0.517682064065496,0.004971306589875155,0.5529833492650036,0.006512324371231938,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,171,9645,2210,4782,1170,0.5200558842866535,0.5512351699201996,0.25504493454423327,0.057552117175445894,0.5210689781908933,0.008977907900865964,0.5528833268616259,0.009033581825011447,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,216,9645,2210,4782,1170,0.5153410585141354,0.5499540477930833,0.2554721877335248,0.05100701840948755,0.5131689546192694,0.00645242370403413,0.5423895643013299,0.007901049078119895,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,312,9645,2210,4782,1170,0.5209327744904667,0.5539420890239175,0.2546513372091818,0.057030007697684966,0.5188625622411163,0.004951767688653627,0.5519880226742783,0.005454590241639897,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,444,9645,2210,4782,1170,0.5264234056541748,0.5622534774232724,0.25316015590982854,0.046509820902996483,0.5213174533325452,0.006638021679820262,0.5552144140214633,0.007272833975903659,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,642,9645,2210,4782,1170,0.5351553254437871,0.5670791909447612,0.25228401123804606,0.04610001452805948,0.5375202472891152,0.0037077497777692893,0.5706807568463871,0.003384305514886008,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,645,9645,2210,4782,1170,0.5367767915844839,0.5706300282727688,0.2518831764252205,0.04684171745202746,0.5349353699569486,0.0048885557912549,0.5677032623244378,0.010325892656302155,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,100,9645,2210,4782,1170,0.5460535831689678,0.5730790317874077,0.251398757927278,0.057383885500872304,0.5498247315664482,0.0018380771291523041,0.5739496099354892,0.006525365290266463,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5553583347348884,0.007309926180503504,0.5893043503208327,0.008203623733814867,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train,test,1,8544,2210,4193,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5360081514585879,0.009410450151408956,0.5767118216077709,0.013331090695033371,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train,test,2,8544,2210,4193,1170,0.5661517915844838,0.599563709572408,0.24978192166990498,0.04691004809433551,0.5661291200426816,0.0037947240567997634,0.6014025723266989,0.003276557017170486,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.48917324128862594,0.5279813067107051,0.2562091999185502,0.05414613487584548,0.48740005572762596,0.009450082092139224,0.5289073782879337,0.009606648901479073,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,90,8544,2210,4193,1170,0.48917324128862594,0.5279813067107051,0.2562091999185502,0.05414613487584548,0.48464342988209463,0.00692633754897056,0.5312369885141891,0.004238720343669947,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,111,8544,2210,4193,1170,0.5059919460880999,0.5451635328518212,0.25490564922267056,0.054769957590584326,0.5037943932042436,0.005670064037903079,0.5444947733389516,0.006638277865816783,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,135,8544,2210,4193,1170,0.5250534188034188,0.5620902137710811,0.2518069555127456,0.04470950506260801,0.5269319390653979,0.0054649297748080895,0.5622252537533219,0.0026909134966947006,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,171,8544,2210,4193,1170,0.5312721893491125,0.5574505398265193,0.25213313027913176,0.04990506659268639,0.5281420852790537,0.005820035876749258,0.5573806190088213,0.005680165043546664,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,216,8544,2210,4193,1170,0.534250493096647,0.5610079803826452,0.2515004501002784,0.042622098516458796,0.5326422666631385,0.0062859264301192595,0.5639130982230681,0.011099606842122842,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,312,8544,2210,4193,1170,0.5453122945430637,0.566272570906337,0.2505541266804961,0.04624738015475747,0.5443224509342512,0.004262226187457809,0.5700246465649398,0.006001277828666912,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,444,8544,2210,4193,1170,0.5367652859960552,0.5567722469456767,0.25193717348800254,0.052170940594984866,0.5357925919459261,0.008474605033633915,0.5546377933442972,0.007274088507241398,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,642,8544,2210,4193,1170,0.5377744904667981,0.5552810421514629,0.2514072217641048,0.045586041482353,0.5369821085117122,0.004303903684421058,0.5579051691940399,0.0053744759404518935,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,645,8544,2210,4193,1170,0.538104043392505,0.5539339868534932,0.2516956478320956,0.046118283622038944,0.5353959701247455,0.0021301751045085487,0.555804606323463,0.003576115796870012,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,100,8544,2210,4193,1170,0.529758382642998,0.5507875918078071,0.25505159916335174,0.05842912702383008,0.5352792035740294,0.003363795685502548,0.558574117284997,0.0046744217888772645,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.5513465995501237,0.005979207384519962,0.5824796832552412,0.007477623186579569,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1101,2210,589,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5380256444107776,0.00840222895368925,0.5754951140785919,0.00846768606814768,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,validation,test,2,1101,2210,589,1170,0.5570705950032874,0.5831136682701947,0.2557520426140479,0.07447073111143926,0.555935285059993,0.009483149575114048,0.5773074598528286,0.012977722670765428,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.511991288625904,0.5449383479855598,0.27361921508860954,0.12805328095193785,0.5124029918025299,0.004236419201440039,0.5422534647568648,0.005450714369276387,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,90,1101,2210,589,1170,0.511991288625904,0.5449383479855598,0.27361921508860954,0.12805328095193785,0.5099736997927875,0.0030127840451979384,0.5432963698201003,0.006991031903560512,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,111,1101,2210,589,1170,0.514077909270217,0.5479867652201562,0.2782136936909532,0.13860550764790863,0.5180731703344057,0.005443215504650446,0.5519240574522136,0.009288129811306228,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,135,1101,2210,589,1170,0.5213141025641025,0.5539019232249484,0.2758298676658268,0.1399568616178817,0.5182604709719127,0.005134228131446871,0.5535592858300384,0.003748210409665184,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,171,1101,2210,589,1170,0.518982577251808,0.5520219136813315,0.27560292294050714,0.13853983867397374,0.5195536227061112,0.004639042663953458,0.5501833748881136,0.00509503118863104,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,216,1101,2210,589,1170,0.5226931295200525,0.5527846560520677,0.2736947293443493,0.12642049810942535,0.5256495267517124,0.006029184250279234,0.554559718846548,0.005519009087115439,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,312,1101,2210,589,1170,0.5365359960552268,0.5640020843775548,0.2701682251628108,0.12567908318836649,0.5390164395017438,0.005360129576429416,0.5652156936348269,0.007573920644048342,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,444,1101,2210,589,1170,0.5199531558185404,0.5483256153317796,0.2796792455991338,0.14391577852320264,0.5224687844379751,0.0035831175929242442,0.5481392331758359,0.007369138914027387,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,642,1101,2210,589,1170,0.5202703813280736,0.5504809620063003,0.2787189656955582,0.147552885144779,0.5201577475066325,0.0037184217808389716,0.5445226255872821,0.004860981358142158,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,645,1101,2210,589,1170,0.5238371137409599,0.5571563474330928,0.2777919944555238,0.14459049463300122,0.5305816670456592,0.003271156322880274,0.5620553905846583,0.004243183231385373,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,100,1101,2210,589,1170,0.5231213017751479,0.5592089482712999,0.2872034910798132,0.1731164143593731,0.5207771442799298,0.005992108768558267,0.5615539633234246,0.006875912863793743,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.553611932938856,0.5859591407869913,0.24736064615476155,0.03851715374855975,0.559160021065079,0.004599847088404543,0.5947588560575892,0.0067251532776567155,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,9645,2210,4782,1170,0.5361595989480605,0.5798739932821966,0.3499990561167095,0.32033321809084375,0.5362854566653066,0.0038383690915498258,0.5783914249174519,0.006313474268569362,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train_validation,test,2,9645,2210,4782,1170,0.5712376725838264,0.6042919504545441,0.24788930766484657,0.04111256492449661,0.5745711723055377,0.006435870384021023,0.6092129875998736,0.005625197174267784,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.49131245890861275,0.5290668039262687,0.2560435544265229,0.05304693678255476,0.49115164245881193,0.004061627695017544,0.5280471200099075,0.004367853036999447,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,90,9645,2210,4782,1170,0.49131245890861275,0.5290668039262687,0.2560435544265229,0.05304693678255476,0.4901194880607337,0.003279616035400594,0.5308549273509536,0.0031358652805837215,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,111,9645,2210,4782,1170,0.5085313938198553,0.5440867940772576,0.25448586969533327,0.04594491354138995,0.5072643303779747,0.005977732855919274,0.5422826093403568,0.008315079921072586,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,135,9645,2210,4782,1170,0.5308062130177514,0.5614182673656644,0.2515051011968164,0.044570239291388196,0.5285620776901847,0.009441346087722128,0.5589110073420276,0.011571681724950158,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,171,9645,2210,4782,1170,0.53310322156476,0.5636133138198812,0.2511350128632901,0.04554217534689715,0.5340229368319748,0.00457269943857045,0.5645457757815311,0.006419956398789234,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,216,9645,2210,4782,1170,0.5370644312952005,0.558311219637128,0.25156634054902566,0.038547944667848714,0.5346661563398504,0.006560387665781082,0.5547755755808906,0.010447833465958751,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,312,9645,2210,4782,1170,0.5491017422748192,0.5663598260245488,0.24999587257632516,0.047680880166070694,0.5462691426584645,0.005404275974064805,0.5629088561609159,0.005484076394705351,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,444,9645,2210,4782,1170,0.5505456936226167,0.5676250013390034,0.24980397334950483,0.041132280847560036,0.5472300676926991,0.008599971786915517,0.562595329920833,0.012358251136411858,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,642,9645,2210,4782,1170,0.5390680473372781,0.5578658627209572,0.25127232633882063,0.04348314623867844,0.5397074711870593,0.005337462337021272,0.5604233768651184,0.004862214037580895,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,645,9645,2210,4782,1170,0.5352621630506246,0.5543697962173701,0.2519206557509451,0.04671518478159468,0.5382768905882159,0.004789059697354077,0.5542833876621076,0.006538832492161831,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,100,9645,2210,4782,1170,0.5255004930966469,0.554384686060077,0.254531074177819,0.059036353209183365,0.5254514821485012,0.0043489618596555145,0.5556585516048622,0.005872173546421311,5,0.8
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6980a3cecb7bcc5a3cc994bed6f80f19548d7775
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,177 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 100
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a6f5c3c15c945953c3067b7663728454f4925181
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,164 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: experiment=topology_steps/roberta_cola,extras.print_config=false
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..57d6b30bd41bb7a100e2fde186886e8c7e5b42ee
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,2 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e3a12163af074a1e536a5759d9ff493ee774bca8
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,18 @@
+[2026-05-11 14:48:52,387][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 14:48:52,482][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 15:11:32,839][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:11:32,936][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 15:17:18,231][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:17:18,331][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 15:34:49,096][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 15:34:49,269][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 16:25:41,436][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 16:25:41,531][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 16:35:43,859][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 16:35:43,951][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 16:54:08,275][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 16:54:08,454][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 18:33:12,970][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 18:33:13,103][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 18:55:42,341][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 18:55:42,465][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..59a0a5a3785c60130de5812472325c8cf124dbfd
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2177ec2a77b63e4018bd6cd193c48d396f7dc9e7d261439ceb39bf5c941fb748
+size 10884
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4c14e5b3ceeb96fea5b526c9c897b829164f7f82
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ec26a68ab89dc5e5b0b74e86ed68496d0935697597cdb35d45f636c120431490
+size 3687053
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ef2bf21846eab03b5e55aebb36a015648c68ecc4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:90d595e619b475105aedeaf25992410433bb02b01576be8fb7ff2dbce7b70576
+size 19130942
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0da9ba90473f7fda0ab9a91090b4877ec2455d58
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8eccef2630de49fa9ae95c804ebca61886f45320717f50db832998fe7a1af76c
+size 23628911
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a108532fcc16143615c99ac030f305b7bb94441f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/big_all12_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4c5b07bd58789671c4f64fbe81c658d4b270a0de11c4b667dc566a7d11487d79
+size 5498564
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5ac9d1edf335d1dd1155c7d762d42bf726c88c78
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/chatgpt_next_iteration_brief.md
@@ -0,0 +1,635 @@
+# ChatGPT Next-Iteration Brief
+
+Paste this file into ChatGPT to propose the next iteration of topological attention uncertainty features.
+
+## Protocol
+- Dataset: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, CatBoost fitting and feature selection use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split only: final comparison. Test features are never used for training or feature selection.
+- Baseline scores are prohibited in topological methods. Only E00/E01/E02 use MSP/entropy.
+- Test bootstrap: `5` samples of `0.8` test fraction.
+- Attention symmetrization: `max`
+- Layer variants: `['small_last1', 'medium_last4', 'big_all12']`
+- Head aggregation: `['mean', 'std', 'max']`
+
+## Baseline Anchors
+- E00 MSP test ROC-AUC: `0.770996`
+- E02 MSP+entropy CatBoost test ROC-AUC: `0.758135`
+
+## Best Test Method
+- Method: `E00`
+- Training source: `train`
+- Layer variant: `small_last1`
+- Description: MSP standalone baseline
+- Test ROC-AUC: `0.770996`
+- Bootstrapped test ROC-AUC: `0.762164 ± 0.007282`
+- Delta vs MSP: `0.000000`
+- Delta vs E02: `0.012860`
+
+## Detailed Result Table
+
+| method_name | layer_variant | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | brier | ece | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E00 | small_last1 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.762164 | 0.007282 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.440053 | 0.016368 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.768482 | 0.006844 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.456157 | 0.008135 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.767639 | 0.006724 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.450464 | 0.013720 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.770072 | 0.008035 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.447495 | 0.008429 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.772586 | 0.007405 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.465472 | 0.023238 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.771713 | 0.002215 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.458504 | 0.018225 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.774808 | 0.003241 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.452731 | 0.016271 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.770200 | 0.007240 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.453815 | 0.019338 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.766742 | 0.004424 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.444443 | 0.015294 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.771611 | 0.005637 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.456287 | 0.018290 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.770259 | 0.009187 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.452461 | 0.007777 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.771196 | 0.009807 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.452659 | 0.022434 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.765485 | 0.002448 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.451821 | 0.012020 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.769875 | 0.011157 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.454754 | 0.022784 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.761518 | 0.011470 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.441979 | 0.006665 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.767153 | 0.007229 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.450222 | 0.012946 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.770268 | 0.008509 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.453106 | 0.022633 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.773095 | 0.005135 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.460540 | 0.007668 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.767442 | 0.767679 | 0.008411 | -0.003554 | 0.000000 | 0.439013 | 0.438405 | 0.012306 | 0.195920 | 0.199407 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.767442 | 0.770194 | 0.002476 | -0.003554 | 0.000000 | 0.439013 | 0.440870 | 0.010500 | 0.195920 | 0.199407 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.767442 | 0.771915 | 0.006376 | -0.003554 | 0.000000 | 0.439013 | 0.446669 | 0.010516 | 0.195920 | 0.199407 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.765793 | 0.765050 | 0.007052 | -0.005203 | -0.001649 | 0.416841 | 0.413677 | 0.011106 | 0.174966 | 0.143896 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.765340 | 0.760063 | 0.007258 | -0.005656 | 0.007205 | 0.435818 | 0.425647 | 0.008690 | 0.170213 | 0.127440 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.764064 | 0.758391 | 0.010532 | -0.006931 | -0.003377 | 0.410460 | 0.405980 | 0.024574 | 0.174854 | 0.144147 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.763623 | 0.770344 | 0.005179 | -0.007373 | -0.003819 | 0.404882 | 0.410925 | 0.013817 | 0.165675 | 0.118434 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.762369 | 0.759855 | 0.002419 | -0.008627 | 0.004233 | 0.404147 | 0.402068 | 0.005337 | 0.160881 | 0.094473 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.761927 | 0.756323 | 0.008284 | -0.009069 | -0.005515 | 0.408282 | 0.406188 | 0.016719 | 0.168554 | 0.126693 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.761049 | 0.754381 | 0.005519 | -0.009947 | 0.002913 | 0.443763 | 0.442031 | 0.016919 | 0.170991 | 0.125857 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.760690 | 0.758282 | 0.007934 | -0.010306 | -0.006752 | 0.391621 | 0.393996 | 0.015258 | 0.166136 | 0.117204 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.759558 | 0.765994 | 0.003024 | -0.011438 | 0.001422 | 0.426235 | 0.441324 | 0.011380 | 0.171572 | 0.126570 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.759359 | 0.757901 | 0.008040 | -0.011637 | 0.001223 | 0.398190 | 0.391736 | 0.018040 | 0.162038 | 0.096759 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.758135 | 0.758153 | 0.004563 | -0.012860 | 0.000000 | 0.429675 | 0.419207 | 0.008614 | 0.196771 | 0.188051 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.758135 | 0.756422 | 0.007166 | -0.012860 | 0.000000 | 0.429675 | 0.434237 | 0.017879 | 0.196771 | 0.188051 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.758135 | 0.757546 | 0.004795 | -0.012860 | 0.000000 | 0.429675 | 0.429927 | 0.009118 | 0.196771 | 0.188051 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.757834 | 0.757741 | 0.006642 | -0.013161 | -0.000301 | 0.420833 | 0.418155 | 0.008020 | 0.170393 | 0.120057 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.757569 | 0.756126 | 0.009692 | -0.013426 | 0.000000 | 0.424719 | 0.437586 | 0.016443 | 0.197214 | 0.196284 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.757569 | 0.761475 | 0.008257 | -0.013426 | 0.000000 | 0.424719 | 0.439345 | 0.017762 | 0.197214 | 0.196284 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.757569 | 0.757170 | 0.010103 | -0.013426 | 0.000000 | 0.424719 | 0.423993 | 0.012449 | 0.197214 | 0.196284 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.756603 | 0.763349 | 0.010674 | -0.014393 | -0.010839 | 0.421522 | 0.428835 | 0.022753 | 0.176987 | 0.142489 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.755835 | 0.756969 | 0.005162 | -0.015161 | -0.002300 | 0.410934 | 0.410553 | 0.011639 | 0.159504 | 0.092726 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.755553 | 0.753620 | 0.008412 | -0.015442 | -0.011888 | 0.384639 | 0.385056 | 0.013107 | 0.171691 | 0.122940 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.753935 | 0.750418 | 0.011488 | -0.017061 | -0.004200 | 0.417375 | 0.416291 | 0.021163 | 0.164993 | 0.103492 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.753803 | 0.757878 | 0.006571 | -0.017193 | -0.004333 | 0.403501 | 0.417760 | 0.017863 | 0.160407 | 0.093453 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.753289 | 0.757869 | 0.009613 | -0.017707 | -0.014153 | 0.421017 | 0.429755 | 0.014507 | 0.176863 | 0.139604 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.750969 | 0.757112 | 0.006427 | -0.020027 | -0.016472 | 0.391572 | 0.399440 | 0.011010 | 0.170632 | 0.125412 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.750925 | 0.747442 | 0.007694 | -0.020071 | -0.016517 | 0.407934 | 0.401057 | 0.015052 | 0.176254 | 0.142477 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.750610 | 0.753494 | 0.007861 | -0.020386 | -0.007525 | 0.395330 | 0.394405 | 0.012167 | 0.168459 | 0.103984 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.750130 | 0.751711 | 0.009044 | -0.020866 | -0.017312 | 0.391827 | 0.396159 | 0.015861 | 0.167712 | 0.110506 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.750130 | 0.749676 | 0.003794 | -0.020866 | -0.017312 | 0.391827 | 0.391273 | 0.005809 | 0.167712 | 0.110506 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.749616 | 0.746535 | 0.012350 | -0.021380 | -0.008519 | 0.405371 | 0.412000 | 0.029534 | 0.171345 | 0.121250 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.745706 | 0.743936 | 0.009083 | -0.025290 | -0.012430 | 0.382316 | 0.377550 | 0.012726 | 0.166678 | 0.101849 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.745463 | 0.749426 | 0.006047 | -0.025533 | -0.021979 | 0.402252 | 0.405181 | 0.006457 | 0.177481 | 0.141090 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.744364 | 0.745639 | 0.003968 | -0.026632 | -0.013772 | 0.378463 | 0.380872 | 0.011125 | 0.163782 | 0.092317 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.744364 | 0.746846 | 0.004056 | -0.026632 | -0.013772 | 0.378463 | 0.390446 | 0.012954 | 0.163782 | 0.092317 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.743370 | 0.749890 | 0.001488 | -0.027626 | -0.014766 | 0.380388 | 0.390758 | 0.012461 | 0.167902 | 0.098523 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.742580 | 0.744584 | 0.004038 | -0.028416 | -0.024862 | 0.387153 | 0.387864 | 0.011938 | 0.178250 | 0.139658 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.742282 | 0.742105 | 0.008508 | -0.028714 | -0.015854 | 0.398286 | 0.403603 | 0.007128 | 0.174040 | 0.123410 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.741934 | 0.740596 | 0.007036 | -0.029062 | -0.025508 | 0.370303 | 0.367862 | 0.015883 | 0.172575 | 0.110412 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.741619 | 0.741809 | 0.007293 | -0.029377 | -0.025823 | 0.391826 | 0.393610 | 0.012500 | 0.170207 | 0.120174 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.740542 | 0.738594 | 0.003072 | -0.030454 | -0.026900 | 0.379333 | 0.367866 | 0.006931 | 0.170896 | 0.119915 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.740464 | 0.744541 | 0.009116 | -0.030531 | -0.026977 | 0.388406 | 0.395412 | 0.015329 | 0.179852 | 0.143245 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.739161 | 0.738707 | 0.007900 | -0.031835 | -0.028281 | 0.382213 | 0.383535 | 0.011738 | 0.175305 | 0.126937 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.738255 | 0.734612 | 0.007557 | -0.032741 | -0.019880 | 0.387505 | 0.377754 | 0.016016 | 0.175627 | 0.123255 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.736913 | 0.735063 | 0.010340 | -0.034083 | -0.020656 | 0.366039 | 0.375881 | 0.007564 | 0.162498 | 0.093167 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.736913 | 0.733790 | 0.003108 | -0.034083 | -0.020656 | 0.366039 | 0.361824 | 0.014888 | 0.162498 | 0.093167 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.734715 | 0.736742 | 0.006381 | -0.036281 | -0.023420 | 0.384088 | 0.384390 | 0.023608 | 0.176749 | 0.123511 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.733616 | 0.731477 | 0.008971 | -0.037380 | -0.023953 | 0.362978 | 0.365057 | 0.013281 | 0.163534 | 0.079007 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.732208 | 0.724173 | 0.005917 | -0.038788 | -0.025928 | 0.367686 | 0.357376 | 0.012076 | 0.179745 | 0.135413 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.731368 | 0.721453 | 0.004195 | -0.039628 | -0.026201 | 0.390739 | 0.372658 | 0.006711 | 0.161196 | 0.078272 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.730694 | 0.728806 | 0.009255 | -0.040302 | -0.027441 | 0.385293 | 0.390556 | 0.006354 | 0.174483 | 0.110295 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.730683 | 0.729048 | 0.006400 | -0.040313 | -0.026886 | 0.398492 | 0.391872 | 0.022254 | 0.158966 | 0.080309 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.730324 | 0.732759 | 0.005146 | -0.040672 | -0.037118 | 0.377240 | 0.388418 | 0.008320 | 0.180539 | 0.133721 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.728844 | 0.724246 | 0.005055 | -0.042152 | -0.038598 | 0.375727 | 0.367104 | 0.018194 | 0.184000 | 0.148360 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.728518 | 0.729879 | 0.012637 | -0.042478 | -0.038924 | 0.364087 | 0.360616 | 0.004418 | 0.174656 | 0.115582 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.728352 | 0.726470 | 0.011825 | -0.042643 | -0.029217 | 0.399159 | 0.396342 | 0.013321 | 0.159790 | 0.083423 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.727165 | 0.733922 | 0.012631 | -0.043831 | -0.030970 | 0.369884 | 0.373612 | 0.018184 | 0.178808 | 0.139219 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.726375 | 0.722582 | 0.015840 | -0.044621 | -0.041066 | 0.357254 | 0.350011 | 0.013481 | 0.183547 | 0.137460 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.726281 | 0.726491 | 0.009726 | -0.044714 | -0.031854 | 0.361759 | 0.365203 | 0.013783 | 0.169997 | 0.096668 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.724271 | 0.725136 | 0.012198 | -0.046725 | -0.043171 | 0.363158 | 0.362459 | 0.023478 | 0.183260 | 0.139808 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.723487 | 0.716106 | 0.009125 | -0.047509 | -0.034649 | 0.370467 | 0.353911 | 0.021778 | 0.178801 | 0.122772 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.723349 | 0.727832 | 0.007452 | -0.047647 | -0.034221 | 0.370694 | 0.386108 | 0.019057 | 0.170165 | 0.091008 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.722007 | 0.720810 | 0.006966 | -0.048989 | -0.036129 | 0.378207 | 0.374786 | 0.014983 | 0.178319 | 0.119645 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.721736 | 0.718512 | 0.005227 | -0.049260 | -0.045706 | 0.355753 | 0.354632 | 0.009313 | 0.184165 | 0.152579 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.721476 | 0.719742 | 0.008407 | -0.049519 | -0.036659 | 0.360015 | 0.360073 | 0.013321 | 0.177800 | 0.112599 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.720791 | 0.728014 | 0.009884 | -0.050204 | -0.037344 | 0.361050 | 0.375882 | 0.011959 | 0.180063 | 0.118484 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.719449 | 0.725914 | 0.010092 | -0.051546 | -0.047992 | 0.365189 | 0.375065 | 0.018881 | 0.185138 | 0.137897 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.717632 | 0.712426 | 0.007599 | -0.053364 | -0.039937 | 0.360000 | 0.357740 | 0.015242 | 0.172788 | 0.098990 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.717411 | 0.713001 | 0.004421 | -0.053584 | -0.040158 | 0.350602 | 0.349029 | 0.007068 | 0.171997 | 0.094896 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.715263 | 0.716424 | 0.009085 | -0.055733 | -0.052179 | 0.350615 | 0.345867 | 0.015492 | 0.189481 | 0.154691 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 63 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.711944 | 0.711795 | 0.010662 | -0.059052 | -0.045626 | 0.380255 | 0.377028 | 0.018868 | 0.170511 | 0.110108 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.710099 | 0.716932 | 0.007909 | -0.060897 | -0.047470 | 0.333502 | 0.340247 | 0.016735 | 0.178306 | 0.113118 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.709790 | 0.709093 | 0.012705 | -0.061206 | -0.047780 | 0.339675 | 0.337870 | 0.012917 | 0.176100 | 0.104896 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 63 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.708188 | 0.706030 | 0.003366 | -0.062808 | -0.049381 | 0.338877 | 0.334416 | 0.012480 | 0.177504 | 0.114952 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.706768 | 0.703809 | 0.012155 | -0.064227 | -0.050801 | 0.350659 | 0.343682 | 0.017158 | 0.173833 | 0.099252 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.706371 | 0.712286 | 0.008255 | -0.064625 | -0.051198 | 0.344938 | 0.359956 | 0.014988 | 0.172018 | 0.106756 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.706183 | 0.707787 | 0.008910 | -0.064813 | -0.051386 | 0.354550 | 0.357946 | 0.014732 | 0.179883 | 0.104046 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.704554 | 0.707388 | 0.008746 | -0.066442 | -0.062888 | 0.350454 | 0.355986 | 0.011505 | 0.198103 | 0.184033 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.704554 | 0.703178 | 0.005627 | -0.066442 | -0.062888 | 0.350454 | 0.354104 | 0.005751 | 0.198103 | 0.184033 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.704554 | 0.706124 | 0.008655 | -0.066442 | -0.053582 | 0.343994 | 0.342486 | 0.009149 | 0.195092 | 0.175177 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.704554 | 0.704015 | 0.007917 | -0.066442 | -0.053582 | 0.343994 | 0.338268 | 0.015113 | 0.195092 | 0.175177 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.703852 | 0.706562 | 0.005298 | -0.067143 | -0.054283 | 0.336531 | 0.348274 | 0.015070 | 0.186850 | 0.136144 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.703090 | 0.707774 | 0.004992 | -0.067906 | -0.054479 | 0.335998 | 0.341265 | 0.004623 | 0.173710 | 0.103297 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.701212 | 0.700480 | 0.016317 | -0.069783 | -0.056357 | 0.322268 | 0.326851 | 0.018219 | 0.180808 | 0.109284 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.700102 | 0.700120 | 0.010153 | -0.070894 | -0.057467 | 0.334163 | 0.346283 | 0.008803 | 0.173131 | 0.098096 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.699500 | 0.699333 | 0.006179 | -0.071496 | -0.058069 | 0.319907 | 0.329602 | 0.011011 | 0.181182 | 0.113188 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.697987 | 0.700442 | 0.003562 | -0.073009 | -0.059582 | 0.328719 | 0.326603 | 0.010887 | 0.179976 | 0.109558 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.694054 | 0.693800 | 0.008830 | -0.076941 | -0.063515 | 0.322426 | 0.316721 | 0.020104 | 0.182285 | 0.113018 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 63 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.690868 | 0.686303 | 0.013512 | -0.080128 | -0.066702 | 0.329263 | 0.318732 | 0.019781 | 0.183718 | 0.118655 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.689918 | 0.695172 | 0.002553 | -0.081078 | -0.067652 | 0.311978 | 0.319538 | 0.010137 | 0.183662 | 0.113187 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.683135 | 0.681361 | 0.011062 | -0.087860 | -0.074434 | 0.327184 | 0.325910 | 0.015532 | 0.181604 | 0.106581 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.674420 | 0.674325 | 0.009708 | -0.096576 | -0.083149 | 0.331887 | 0.338907 | 0.008786 | 0.181677 | 0.110192 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.663739 | 0.662011 | 0.009702 | -0.107257 | -0.103703 | 0.308408 | 0.312395 | 0.005318 | 0.206149 | 0.191801 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.663739 | 0.665743 | 0.006810 | -0.107257 | -0.103703 | 0.308408 | 0.312518 | 0.011553 | 0.206149 | 0.191801 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.659127 | 0.660220 | 0.008634 | -0.111869 | -0.098443 | 0.316064 | 0.318385 | 0.008069 | 0.190410 | 0.137675 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.659127 | 0.657666 | 0.010213 | -0.111869 | -0.098443 | 0.316064 | 0.310212 | 0.013162 | 0.190410 | 0.137675 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.651836 | 0.660919 | 0.014556 | -0.119159 | -0.106299 | 0.303613 | 0.316167 | 0.010356 | 0.201929 | 0.180018 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.651836 | 0.654313 | 0.007451 | -0.119159 | -0.106299 | 0.303613 | 0.310195 | 0.010044 | 0.201929 | 0.180018 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.647976 | 0.644962 | 0.009770 | -0.123020 | -0.109594 | 0.296778 | 0.297498 | 0.005102 | 0.189565 | 0.114624 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.632003 | 0.631535 | 0.004297 | -0.138993 | -0.125566 | 0.278900 | 0.276406 | 0.007541 | 0.195358 | 0.121888 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.632003 | 0.627779 | 0.006236 | -0.138993 | -0.125566 | 0.278900 | 0.275932 | 0.013125 | 0.195358 | 0.121888 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.621360 | 0.628496 | 0.008244 | -0.149635 | -0.146081 | 0.298696 | 0.307911 | 0.004264 | 0.217631 | 0.205925 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.621360 | 0.622523 | 0.005631 | -0.149635 | -0.146081 | 0.298696 | 0.299881 | 0.008957 | 0.217631 | 0.205925 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.620648 | 0.616435 | 0.008755 | -0.150348 | -0.137488 | 0.285220 | 0.283097 | 0.012282 | 0.212013 | 0.188264 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.620648 | 0.618895 | 0.004796 | -0.150348 | -0.137488 | 0.285220 | 0.286950 | 0.007384 | 0.212013 | 0.188264 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.580573 | 0.582272 | 0.008982 | -0.190423 | -0.176997 | 0.250197 | 0.248128 | 0.009762 | 0.203515 | 0.138717 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.580573 | 0.571629 | 0.003511 | -0.190423 | -0.176997 | 0.250197 | 0.245957 | 0.005004 | 0.203515 | 0.138717 | 5 | 0.800000 |
+
+
+## Selected Features
+- `small_last1_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_18:q80:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:stdlife:mean`
+  - `v8:head_pair_14:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_13:h0_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:entropy:std`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v7:head_pair_34:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:next:max`
+  - `v4:h0:q75life:std`
+  - `v8:head_pair_63:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_15:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_5:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_3:h1_l2_summary`
+  - `v1:q80:isolated_node_ratio:std`
+  - `v7:head_pair_10:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_26:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_46:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_47:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_61:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_46:h0_l2_summary`
+  - `v5:h1_to_h0_sumlife:std`
+  - `v7:head_pair_8:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:sumlife:max`
+  - `v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_20:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_37:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_31:h0_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:next:std`
+  - `v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:07:mean`
+  - `v7:head_pair_19:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_3:h0_l2_summary`
+  - `v6:betti:02:std`
+  - `v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_59:h0_l2_summary`
+  - `v6:betti:13:mean`
+  - ... 50 more
+- `small_last1_validation_E13_final_test_model` selected 63 features:
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v7:head_pair_53:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_28:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v7:head_pair_41:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_6:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_28:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_4:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_15:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_16:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_27:h1_l2_summary`
+  - `v3:leaf_ratio:std`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_0:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_24:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:previous:max`
+  - `v7:head_pair_31:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_26:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_47:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_35:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_5:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_36:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_52:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_51:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:next:max`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v7:head_pair_58:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_3:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_0:q80:edge_jaccard`
+  - ... 13 more
+- `small_last1_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:stdlife:mean`
+  - `v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_13:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_14:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_47:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_26:h1_l2_summary`
+  - `v5:h1:entropy:std`
+  - `v7:head_pair_34:h1_l2_summary`
+  - `v1:q80:isolated_node_ratio:std`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v5:h1_to_h0_sumlife:std`
+  - `v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:q75life:max`
+  - `v7:head_pair_8:h0_l2_summary`
+  - `v5:h1:stdlife:std`
+  - `v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_18:q80:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:q75life:std`
+  - `v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v7:head_pair_41:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_37:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_31:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_5:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v8:head_pair_15:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:sumlife:max`
+  - `v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:self:mean`
+  - `v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_30:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_46:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_59:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_6:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_63:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_3:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_11:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_10:h0_l2_summary`
+  - ... 50 more
+- `medium_last4_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v6:betti:08:mean`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v7:head_pair_11:h1_l2_summary`
+  - `v4:h0:q75life:mean`
+  - `v7:head_pair_22:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q90:edge_jaccard`
+  - `v5:h1_to_h0_sumlife:std`
+  - `v9:layer_w_drift_std`
+  - `v6:silhouette:06:mean`
+  - `v3:cls_path_mean:mean`
+  - `v6:betti:07:std`
+  - `v7:head_pair_47:h1_l2_summary`
+  - `v6:betti:06:mean`
+  - `v6:betti:04:std`
+  - `v7:head_pair_41:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_std:mean`
+  - `v7:head_pair_60:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_4:h0_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:05:mean`
+  - `v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_50:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_19:h1_l2_summary`
+  - `v6:betti:11:mean`
+  - `v7:head_pair_53:h1_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:04:mean`
+  - `v7:head_pair_36:h0_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:next:std`
+  - `v2:pattern_distance:previous:mean`
+  - `v7:head_pair_42:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:q50life:mean`
+  - `v7:head_pair_35:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_23:h1_l2_summary`
+  - `v4:h0:stdlife:max`
+  - `v7:head_pair_9:h0_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:03:mean`
+  - `v7:head_pair_46:h0_l2_summary`
+  - ... 50 more
+- `medium_last4_validation_E13_final_test_model` selected 63 features:
+  - `v6:silhouette:04:std`
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v8:head_pair_5:q90:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:local_window:std`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v7:head_pair_6:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_15:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_58:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_24:h0_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:12:max`
+  - `v2:pattern_distance:next:std`
+  - `v7:head_pair_8:h0_l2_summary`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v8:head_pair_22:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_32:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_29:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_40:h1_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:06:mean`
+  - `v6:silhouette:11:std`
+  - `v6:silhouette:04:mean`
+  - `v7:head_pair_17:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_43:h0_l2_summary`
+  - `v6:betti:03:mean`
+  - `v7:head_pair_7:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:05:mean`
+  - `v7:head_pair_16:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_56:q90:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:08:mean`
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v7:head_pair_49:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_60:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_19:h0_l2_summary`
+  - `v1:q90:isolated_node_ratio:std`
+  - `v2:pattern_distance:next:max`
+  - `v7:head_pair_62:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_54:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_28:h1_l2_summary`
+  - `v4:h0:q75life:mean`
+  - `v6:betti:10:max`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:stdlife:std`
+  - `v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_59:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_2:h0_l2_summary`
+  - ... 13 more
+- `medium_last4_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v6:betti:07:std`
+  - `v4:h0:q75life:mean`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v7:head_pair_11:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_53:h1_l2_summary`
+  - `v6:betti:06:std`
+  - `v6:silhouette:06:mean`
+  - `v6:silhouette:04:mean`
+  - `v3:cls_path_mean:mean`
+  - `v7:head_pair_6:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_44:h0_l2_summary`
+  - `v4:h0:q75life:max`
+  - `v8:head_pair_60:q90:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard`
+  - `v4:h0:q75life:std`
+  - `v2:pattern_distance:previous:mean`
+  - `v3:mst_edge_std:mean`
+  - `v7:head_pair_29:h0_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v7:head_pair_60:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_9:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_43:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_2:h0_l2_summary`
+  - `v6:betti:10:max`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_22:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_39:h1_l2_summary`
+  - `v5:h1_to_h0_sumlife:std`
+  - `v7:head_pair_57:h1_l2_summary`
+  - `v1:q90:isolated_node_ratio:std`
+  - `v7:head_pair_41:h1_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:05:mean`
+  - `v7:head_pair_40:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_10:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_38:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_6:h1_l2_summary`
+  - `v3:cls_attachment:max`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_42:h1_l2_summary`
+  - `v9:layer_w_drift_max`
+  - `v6:silhouette:07:mean`
+  - ... 50 more
+- `big_all12_train_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v2:pattern_distance:self:std`
+  - `v6:silhouette:05:mean`
+  - `v3:mst_edge_std:std`
+  - `v7:head_pair_4:h0_l2_summary`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v6:silhouette:04:mean`
+  - `v5:h1:stdlife:std`
+  - `v7:head_pair_16:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:next:mean`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:silhouette:13:std`
+  - `v2:pattern_distance:next:max`
+  - `v7:head_pair_28:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_7:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_34:h1_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:02:mean`
+  - `v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_17:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_14:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_56:h0_l2_summary`
+  - `v3:leaf_ratio:std`
+  - `v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_48:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_62:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_29:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_52:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_61:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_17:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_3:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v3:mst_edge_std:max`
+  - `v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_28:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard`
+  - ... 50 more
+- `big_all12_validation_E13_final_test_model` selected 63 features:
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v7:head_pair_61:h0_l2_summary`
+  - `v4:h0:q50life:max`
+  - `v2:pattern_distance:self:std`
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v8:head_pair_32:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v6:silhouette:05:mean`
+  - `v6:silhouette:04:mean`
+  - `v6:silhouette:03:mean`
+  - `v7:head_pair_61:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v7:head_pair_32:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_41:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_34:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v7:head_pair_0:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_std:max`
+  - `v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:previous:mean`
+  - `v8:head_pair_41:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_18:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_30:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_22:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_28:q80:edge_jaccard`
+  - `v1:q90:isolated_node_ratio:std`
+  - `v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_64:h1_l2_summary`
+  - `v6:silhouette:06:mean`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v5:h1:count_life_gt_010:mean`
+  - `v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_43:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_19:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_45:q90:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_24:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_13:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_29:h0_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_40:q60:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_26:q90:edge_jaccard`
+  - ... 13 more
+- `big_all12_train_validation_E13_final_test_model` selected 100 features:
+  - `v3:cls_attachment:mean`
+  - `v3:cls_attachment:std`
+  - `v3:leaf_ratio:mean`
+  - `v6:silhouette:05:mean`
+  - `v2:pattern_distance:eos:std`
+  - `v2:pattern_distance:self:std`
+  - `v5:h1:stdlife:mean`
+  - `v6:silhouette:04:mean`
+  - `v8:head_pair_41:q80:edge_jaccard`
+  - `v3:mst_edge_max:std`
+  - `v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:cls:std`
+  - `v2:pattern_distance:uniform:std`
+  - `v7:head_pair_4:h0_l2_summary`
+  - `v3:mst_edge_std:std`
+  - `v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard`
+  - `v2:pattern_distance:next:max`
+  - `v7:head_pair_7:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:previous:mean`
+  - `v4:h0:q50life:max`
+  - `v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard`
+  - `v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard`
+  - `v6:betti:08:std`
+  - `v6:silhouette:06:mean`
+  - `v5:h1:stdlife:std`
+  - `v6:silhouette:02:mean`
+  - `v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_25:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_30:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_3:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_36:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_51:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_46:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_34:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_7:q80:edge_jaccard`
+  - `v5:h1:sumlife:max`
+  - `v7:head_pair_25:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_29:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_28:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_17:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_23:h1_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_40:h1_l2_summary`
+  - `v2:pattern_distance:self:max`
+  - `v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_16:h0_l2_summary`
+  - `v7:head_pair_12:h1_l2_summary`
+  - `v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard`
+  - `v7:head_pair_12:h0_l2_summary`
+  - ... 50 more
+
+## Ask For Next Iteration
+Use the table above to propose new topological feature methods that improve test ROC-AUC over E00/E02 without using baseline scores inside topology methods. Pay attention to layer variants, training source differences, bootstrap variance, feature counts, and which feature families help or overfit.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5007632c8b4f94b3ae8f5de12eb6f4a02b0fcc7e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+method_name,layer_variant,training_source,description,feature_families,feature_description,feature_selection_description,num_features,num_train_source,num_errors_train_source,num_test,num_errors_test,roc_auc,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02,auprc,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,brier,ece,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction
+E00,small_last1,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,1060,1043,220,0.7709958024964101,0.7621641997636034,0.007282054231972267,0.0,0.012860377775323117,0.4558854139114014,0.4400527797302744,0.016367652628272746,0.14454514261412227,0.03545222575003897,5,0.8
+E01,small_last1,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,1060,1043,220,0.7709958024964101,0.7684817556992127,0.006843922309835461,0.0,0.012860377775323117,0.4558854139114014,0.456156670291632,0.008134716251814198,0.33673435593900014,0.40092269276414416,5,0.8
+E00,small_last1,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,1378,1043,220,0.7709958024964101,0.7676391102179156,0.006723698737368205,0.0,0.0035540704738761253,0.4558854139114014,0.4504643555575689,0.013719792558656109,0.14454514261412227,0.03545222575003897,5,0.8
+E01,small_last1,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,1378,1043,220,0.7709958024964101,0.7700720213329555,0.008035103840223854,0.0,0.0035540704738761253,0.4558854139114014,0.4474949716071287,0.008429448839215939,0.33673435593900014,0.40092269276414416,5,0.8
+E01,small_last1,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,318,1043,220,0.7709958024964101,0.7725855286103038,0.007404695209149647,0.0,0.013426488456865115,0.4558854139114014,0.4654721489680208,0.023237864816218503,0.33673435593900014,0.40092269276414416,5,0.8
+E00,small_last1,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,318,1043,220,0.7709958024964101,0.7717126391988565,0.002214788449339066,0.0,0.013426488456865115,0.4558854139114014,0.4585035434657046,0.018225254658614458,0.14454514261412227,0.03545222575003897,5,0.8
+E00,medium_last4,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,318,1043,220,0.7709958024964101,0.7748083569086001,0.003241134195967004,0.0,0.013426488456865115,0.4558854139114014,0.4527314236387677,0.016270973023940694,0.14454514261412227,0.03545222575003897,5,0.8
+E01,medium_last4,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,318,1043,220,0.7709958024964101,0.7701998580999673,0.00724019345221602,0.0,0.013426488456865115,0.4558854139114014,0.4538153663315866,0.019338160619781396,0.33673435593900014,0.40092269276414416,5,0.8
+E01,medium_last4,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,1060,1043,220,0.7709958024964101,0.7667416504899985,0.004423670254446424,0.0,0.012860377775323117,0.4558854139114014,0.44444321508354756,0.015294405238826221,0.33673435593900014,0.40092269276414416,5,0.8
+E00,medium_last4,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,1060,1043,220,0.7709958024964101,0.7716112282161454,0.005637297792392667,0.0,0.012860377775323117,0.4558854139114014,0.4562867645334253,0.01828991900572761,0.14454514261412227,0.03545222575003897,5,0.8
+E00,big_all12,train,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,1060,1043,220,0.7709958024964101,0.7702587093017239,0.00918655038026537,0.0,0.012860377775323117,0.4558854139114014,0.45246101045650977,0.0077773149614134025,0.14454514261412227,0.03545222575003897,5,0.8
+E01,big_all12,train,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,6840,1060,1043,220,0.7709958024964101,0.7711963296742527,0.009806781132801225,0.0,0.012860377775323117,0.4558854139114014,0.4526594068703039,0.02243429555127135,0.33673435593900014,0.40092269276414416,5,0.8
+E00,medium_last4,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,1378,1043,220,0.7709958024964101,0.7654853034312924,0.002448239753496668,0.0,0.0035540704738761253,0.4558854139114014,0.45182139099385843,0.012020324062284824,0.14454514261412227,0.03545222575003897,5,0.8
+E01,medium_last4,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,1378,1043,220,0.7709958024964101,0.7698750172967036,0.011156741853986848,0.0,0.0035540704738761253,0.4558854139114014,0.454754417233997,0.022784287103935857,0.33673435593900014,0.40092269276414416,5,0.8
+E01,big_all12,validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,318,1043,220,0.7709958024964101,0.7615182460017265,0.011470063865921198,0.0,0.013426488456865115,0.4558854139114014,0.4419793274365286,0.006664693044058137,0.33673435593900014,0.40092269276414416,5,0.8
+E00,big_all12,validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,1711,318,1043,220,0.7709958024964101,0.7671526974004497,0.007228817402693938,0.0,0.013426488456865115,0.4558854139114014,0.4502219865997622,0.012946254445382447,0.14454514261412227,0.03545222575003897,5,0.8
+E00,big_all12,train_validation,MSP standalone baseline,one_minus_msp,standalone uncertainty score 1 - max softmax probability,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,1378,1043,220,0.7709958024964101,0.7702681639430395,0.008508541802926402,0.0,0.0035540704738761253,0.4558854139114014,0.45310632159745323,0.02263323452289538,0.14454514261412227,0.03545222575003897,5,0.8
+E01,big_all12,train_validation,Normalized predictive entropy standalone baseline,predictive_entropy_norm,standalone normalized predictive entropy,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,1,8551,1378,1043,220,0.7709958024964101,0.7730953737020989,0.005135059645570258,0.0,0.0035540704738761253,0.4558854139114014,0.46054005793914243,0.007668353356621806,0.33673435593900014,0.40092269276414416,5,0.8
+E02,small_last1,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8551,1378,1043,220,0.767441732022534,0.7676789907647951,0.0084108092996275,-0.0035540704738761253,0.0,0.43901306302404214,0.43840521780189884,0.01230618527640545,0.19591980397045147,0.19940716163586067,5,0.8
+E02,medium_last4,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8551,1378,1043,220,0.767441732022534,0.7701939442358511,0.0024761479862829726,-0.0035540704738761253,0.0,0.43901306302404214,0.4408696341268751,0.010499829072006544,0.19591980397045147,0.19940716163586067,5,0.8
+E02,big_all12,train_validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,8551,1378,1043,220,0.767441732022534,0.7719150607681443,0.00637577663311067,-0.0035540704738761253,0.0,0.43901306302404214,0.44666920613662686,0.010516174285272862,0.19591980397045147,0.19940716163586067,5,0.8
+E07,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8551,1378,1043,220,0.7657931072572627,0.7650495927279297,0.007051748768270662,-0.0052026952391474035,-0.0016486247652712782,0.41684128862750097,0.4136765906378116,0.011106184019829058,0.17496567810619054,0.1438959691767091,5,0.8
+E06,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,6840,1060,1043,220,0.7653402187120291,0.7600625909859254,0.00725755160816284,-0.005655583784381024,0.007204793990942093,0.43581805333363366,0.425646993312904,0.008689572128953998,0.17021274607942916,0.12744027658039117,5,0.8
+E06,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8551,1378,1043,220,0.7640643985419198,0.7583907417699692,0.01053239302716625,-0.006931403954490323,-0.0033773334806141975,0.4104596741975448,0.40598001090046426,0.024574356627499332,0.17485365399877395,0.14414735358479625,5,0.8
+E11,medium_last4,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8551,1378,1043,220,0.7636225560587651,0.7703443438205586,0.00517889411663486,-0.007373246437645031,-0.003819175963768906,0.404882063089552,0.4109250550210851,0.013817421448996727,0.16567491533335976,0.11843403026313494,5,0.8
+E11,medium_last4,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,6840,1060,1043,220,0.7623688280128135,0.7598552962011482,0.0024193072143639666,-0.008626974483596617,0.004233403291726501,0.4041473321490424,0.4020680947877405,0.0053373781802512005,0.16088064467877403,0.09447346349498947,5,0.8
+E10,medium_last4,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8551,1378,1043,220,0.7619269855296588,0.7563228585571432,0.008284386512926982,-0.009068816966751325,-0.0055147464928752,0.408282462683511,0.40618776245788546,0.01671853296272516,0.16855359516565407,0.12669332573374406,5,0.8
+E07,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,6840,1060,1043,220,0.7610488235943887,0.7543812370486246,0.005519302700736285,-0.009946978902021342,0.0029133988733017757,0.4437627345355861,0.44203053287543126,0.016919470782430803,0.17099061650106467,0.12585675846608427,5,0.8
+E12,medium_last4,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8551,1378,1043,220,0.7606898265768254,0.7582824332542748,0.00793385029416988,-0.010305975919584709,-0.006751905445708584,0.39162094575891393,0.3939956448470372,0.015257586690943783,0.16613596034590233,0.11720379520373127,5,0.8
+E08,medium_last4,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,6840,1060,1043,220,0.7595576052137413,0.7659941402197811,0.0030243365782605513,-0.011438197282668816,0.0014221804926543014,0.42623517286918755,0.44132393595360553,0.011380132894727293,0.17157175917812917,0.12656980024536532,5,0.8
+E12,medium_last4,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,6840,1060,1043,220,0.7593587760963217,0.7579009662716889,0.0080396792810724,-0.011637026400088346,0.0012233513752347713,0.3981901164577367,0.3917355939378162,0.018039813338567044,0.16203827583359184,0.09675902881971726,5,0.8
+E02,big_all12,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,6840,1060,1043,220,0.758135424721087,0.7581530137500516,0.004562523325784325,-0.012860377775323117,0.0,0.4296748860243641,0.4192071823901882,0.008613557877901652,0.19677069722376725,0.18805094761692037,5,0.8
+E02,small_last1,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,6840,1060,1043,220,0.758135424721087,0.756421815442254,0.007166152340350372,-0.012860377775323117,0.0,0.4296748860243641,0.4342371562472859,0.017879054230210786,0.19677069722376725,0.18805094761692037,5,0.8
+E02,medium_last4,train,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,6840,1060,1043,220,0.758135424721087,0.7575459072383877,0.004794898706514414,-0.012860377775323117,0.0,0.4296748860243641,0.4299271008447178,0.009118208858718035,0.19677069722376725,0.18805094761692037,5,0.8
+E09,medium_last4,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,6840,1060,1043,220,0.7578344195294378,0.7577407794487271,0.006641834769366554,-0.013161382966972335,-0.00030100519164921735,0.4208330690386777,0.4181546600361436,0.008019953868577193,0.1703931274001936,0.12005710335328368,5,0.8
+E02,small_last1,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1711,318,1043,220,0.757569314039545,0.7561255650253255,0.00969186245625883,-0.013426488456865115,0.0,0.42471896441006896,0.437585844516018,0.016442562755392735,0.1972135774325313,0.19628382270479772,5,0.8
+E02,medium_last4,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1711,318,1043,220,0.757569314039545,0.7614745828904116,0.00825692370098,-0.013426488456865115,0.0,0.42471896441006896,0.4393446496957837,0.017762218248529776,0.1972135774325313,0.19628382270479772,5,0.8
+E02,big_all12,validation,MSP + entropy CatBoost baseline,base,MSP and normalized entropy baseline features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,2,1711,318,1043,220,0.757569314039545,0.7571697326800239,0.010102663582980493,-0.013426488456865115,0.0,0.42471896441006896,0.42399277134616115,0.012449489408424266,0.1972135774325313,0.19628382270479772,5,0.8
+E09,medium_last4,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8551,1378,1043,220,0.7566027836076439,0.7633494266656551,0.010673562944720551,-0.014393018888766207,-0.010838948414890082,0.42152177287517983,0.4288353857662705,0.022752684345157505,0.1769873564968971,0.14248941975519414,5,0.8
+E11,big_all12,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,6840,1060,1043,220,0.7558350822931624,0.7569692331978594,0.005161787682857778,-0.015160720203247657,-0.00230034242792454,0.41093401415439057,0.41055289523479505,0.011638922020017144,0.15950440839840196,0.09272553296431954,5,0.8
+E13,medium_last4,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8551,1378,1043,220,0.7555534077101513,0.7536198313596931,0.00841194149580394,-0.01544239478625875,-0.011888324312382625,0.38463924547857975,0.38505644777936443,0.013107258835977865,0.17169131828606088,0.12294021461668479,5,0.8
+E10,medium_last4,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,6840,1060,1043,220,0.7539351596155972,0.7504182151204055,0.011487880698289578,-0.017060642880812882,-0.004200265105489764,0.4173752584780627,0.4162908004723307,0.021163257777434875,0.1649928719291709,0.10349197899350528,5,0.8
+E12,big_all12,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,6840,1060,1043,220,0.7538026068706507,0.7578780498714565,0.006571270927422174,-0.017193195625759383,-0.004332817850436266,0.40350076802321977,0.417760002437033,0.017862808134892244,0.16040706641151814,0.09345284747389117,5,0.8
+E08,medium_last4,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8551,1378,1043,220,0.7532889649839832,0.7578686149980951,0.009612542323822052,-0.017706837512426854,-0.014152767038550729,0.42101662724872374,0.4297547480031995,0.014507263019126587,0.17686283300892275,0.13960449782209589,5,0.8
+E10,big_all12,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8551,1378,1043,220,0.7509692919474208,0.7571116316763111,0.006426605645195481,-0.020026510548989296,-0.01647244007511317,0.3915716545002806,0.3994397602264589,0.011009752941665077,0.17063157608678872,0.12541200234317393,5,0.8
+E08,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8551,1378,1043,220,0.7509251076991053,0.7474415857962917,0.007694094178510568,-0.020070694797304833,-0.016516624323428708,0.407933542512922,0.40105663210546805,0.015052012175860127,0.17625354749728192,0.14247673498997485,5,0.8
+E13,medium_last4,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,6840,1060,1043,220,0.7506102949298574,0.7534938351324406,0.007860707315452584,-0.020385507566552663,-0.007525129791229546,0.39532971278677553,0.39440522768527086,0.01216746845880621,0.16845888811238988,0.10398432365864485,5,0.8
+E11,small_last1,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8551,1378,1043,220,0.7501297912294267,0.7517111474387207,0.009044258420050418,-0.020866011266983397,-0.017311940793107272,0.39182730209987854,0.3961592870777683,0.01586124453483128,0.16771182941569757,0.11050573751358637,5,0.8
+E12,small_last1,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8551,1378,1043,220,0.7501297912294267,0.7496757592973398,0.0037943471650197036,-0.020866011266983397,-0.017311940793107272,0.39182730209987854,0.3912730073071084,0.005809364912135927,0.16771182941569757,0.11050573751358637,5,0.8
+E09,big_all12,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,6840,1060,1043,220,0.7496161493427593,0.7465345688373386,0.01234971894672684,-0.021379653153650757,-0.00851927537832764,0.40537076415952344,0.4119997586320454,0.029533826515278607,0.17134472001561438,0.12124993236991288,5,0.8
+E10,big_all12,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,6840,1060,1043,220,0.7457058433668398,0.7439357973073877,0.00908283864202588,-0.025289959129570327,-0.01242958135424721,0.38231632732784887,0.37755012567445456,0.012725544103593821,0.16667819368719214,0.10184912484804082,5,0.8
+E07,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8551,1378,1043,220,0.7454628300011046,0.749426107879736,0.006047441296578052,-0.025532972495305506,-0.02197890202142938,0.4022517223262453,0.40518077198488356,0.006456662256666519,0.17748148846805142,0.14108986296130244,5,0.8
+E12,small_last1,train,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,6840,1060,1043,220,0.7443637468242572,0.7456393782291609,0.003968354546626351,-0.026632055672152877,-0.01377167789682976,0.3784627863556471,0.3808719309574652,0.011124569627962272,0.1637818174013697,0.0923174105163619,5,0.8
+E11,small_last1,train,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,6840,1060,1043,220,0.7443637468242572,0.7468455935819689,0.004055649144535483,-0.026632055672152877,-0.01377167789682976,0.3784627863556471,0.3904459637083833,0.012953510792273313,0.1637818174013697,0.0923174105163619,5,0.8
+E13,big_all12,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,6840,1060,1043,220,0.7433696012371589,0.749889599714212,0.0014875205200440978,-0.027626201259251193,-0.014765823483928076,0.3803881471673845,0.3907578503118313,0.01246149168889317,0.16790230827742691,0.09852302642753086,5,0.8
+E09,big_all12,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8551,1378,1043,220,0.7425798077985198,0.7445840268075296,0.004037902682403459,-0.028415994697890246,-0.02486192422401412,0.38715346001403184,0.3878637989705304,0.011937588924960474,0.1782498172604261,0.13965812129932237,5,0.8
+E08,big_all12,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,6840,1060,1043,220,0.7422815641223903,0.7421050705180952,0.008507629246930954,-0.028714238374019763,-0.015853860598696645,0.39828618209562194,0.4036026798182565,0.007128290198426986,0.17404002673248356,0.1234096433012028,5,0.8
+E13,small_last1,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8551,1378,1043,220,0.741933613166906,0.7405956597313954,0.0070357423165493425,-0.029062189329504107,-0.02550811885562798,0.37030271393860903,0.36786220977058154,0.01588297178700784,0.17257473920206845,0.11041220440792505,5,0.8
+E12,big_all12,train_validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,8551,1378,1043,220,0.7416188003976583,0.7418087630728593,0.007292800189981941,-0.029377002098751825,-0.0258229316248757,0.3918258305091568,0.39360984973544594,0.012499514872532886,0.17020672459455746,0.12017384242808417,5,0.8
+E11,big_all12,train_validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,8551,1378,1043,220,0.7405418093449685,0.7385940315334747,0.003072114544672359,-0.030453993151441594,-0.02689992267756547,0.3793326544108839,0.3678659786950795,0.0069310882042769575,0.17089576737000114,0.11991485744545713,5,0.8
+E06,big_all12,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8551,1378,1043,220,0.7404644869104164,0.7445407027750502,0.00911640614111677,-0.030531315585993646,-0.02697724511211752,0.38840571985386,0.39541167035251734,0.015329054402432096,0.17985176615198142,0.14324471911414258,5,0.8
+E13,big_all12,train_validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,8551,1378,1043,220,0.7391610515851099,0.7387071400377072,0.007900332488453015,-0.03183475091130017,-0.028280680437424044,0.3822131736564497,0.38353500875176383,0.011738329101881967,0.1753046494251267,0.1269373443418865,5,0.8
+E07,big_all12,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,6840,1060,1043,220,0.7382552744946428,0.7346123291401377,0.007557027859796626,-0.0327405280017673,-0.019880150226444182,0.3875046267792071,0.37775412415643905,0.016015990356869816,0.1756271228504075,0.12325542509706586,5,0.8
+E11,small_last1,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1711,318,1043,220,0.7369131779520601,0.7350631285999683,0.010339996246541925,-0.03408262454434996,-0.020656136087484844,0.3660392835391902,0.37588146011110096,0.007563827539078015,0.16249843815976028,0.09316722831547475,5,0.8
+E12,small_last1,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1711,318,1043,220,0.7369131779520601,0.7337902526076026,0.0031076383229189744,-0.03408262454434996,-0.020656136087484844,0.3660392835391902,0.36182396227097763,0.0148875091741002,0.16249843815976028,0.09316722831547475,5,0.8
+E06,big_all12,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,6840,1060,1043,220,0.7347150115983653,0.7367417216823352,0.006381249149282355,-0.03628079089804481,-0.023420413122721695,0.38408789176310565,0.3843901743958831,0.02360812767601002,0.17674889739512983,0.12351100972475401,5,0.8
+E10,small_last1,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1711,318,1043,220,0.7336159284215177,0.7314768929770756,0.008970936120598308,-0.037379874074892405,-0.02395338561802729,0.36297778142432835,0.3650571166311064,0.013280867417926714,0.16353363563101847,0.0790074396480663,5,0.8
+E05,medium_last4,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,6840,1060,1043,220,0.7322075555064619,0.7241726610716392,0.0059173045753672755,-0.038788246989948205,-0.025927869214625088,0.36768552032854873,0.35737640482790783,0.01207631611204418,0.17974502657037192,0.13541306702113717,5,0.8
+E10,big_all12,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1711,318,1043,220,0.7313680547884679,0.7214530265104641,0.004195423088324065,-0.039627747707942196,-0.02620125925107708,0.39073875205771524,0.37265791742866217,0.00671131362466963,0.16119562042518404,0.07827197005243128,5,0.8
+E13,small_last1,train,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",100,6840,1060,1043,220,0.730694245001657,0.7288058592145934,0.009255359310277144,-0.04030155749475306,-0.027441179719429942,0.38529264878415476,0.3905557646041828,0.006354085983468273,0.17448275347217676,0.11029540534286343,5,0.8
+E12,big_all12,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1711,318,1043,220,0.7306831989395781,0.7290483122216169,0.006399998166757574,-0.04031260355683197,-0.026886115099966856,0.39849239591875085,0.3918719219527897,0.02225409828020722,0.15896610313375859,0.08030889878344272,5,0.8
+E09,small_last1,train_validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,8551,1378,1043,220,0.7303242019220149,0.7327588195275695,0.005146020901156265,-0.04067160057439523,-0.0371175301005191,0.37723956194884617,0.3884175972092717,0.008319958891100994,0.18053935157414316,0.13372104498586876,5,0.8
+E05,medium_last4,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8551,1378,1043,220,0.7288440296034464,0.724245754533042,0.00505451271771225,-0.04215177289296368,-0.038597702419087554,0.37572718355562046,0.36710356893293616,0.01819405144558251,0.18399983381828075,0.14836001879324293,5,0.8
+E10,small_last1,train_validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,8551,1378,1043,220,0.7285181707721199,0.7298793785093112,0.012637204943426326,-0.0424776317242902,-0.038923561250414074,0.36408673067498665,0.3606159784142724,0.004417685058388877,0.1746555049447172,0.11558172281170877,5,0.8
+E11,big_all12,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1711,318,1043,220,0.7283524798409368,0.7264698479361609,0.011825157730023555,-0.042643322655473326,-0.02921683419860821,0.39915895124821954,0.3963421309145273,0.013321042596730594,0.15979028815847082,0.08342265759998059,5,0.8
+E05,big_all12,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,6840,1060,1043,220,0.7271650281674583,0.7339219544733144,0.012631026430192536,-0.04383077432895177,-0.030970396553628654,0.3698837294115364,0.3736116795029402,0.018184291804696193,0.17880842996586946,0.13921909054907144,5,0.8
+E08,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,8551,1378,1043,220,0.7263752347288193,0.7225821531726836,0.01583967834455948,-0.044620567767590824,-0.0410664972937147,0.35725398704014233,0.3500107870005218,0.01348131959315877,0.18354686534762424,0.13746048019729187,5,0.8
+E10,small_last1,train,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,6840,1060,1043,220,0.7262813432011488,0.7264905140159101,0.009725991158415086,-0.0447144592952613,-0.03185408151993818,0.36175856558391817,0.36520325880875987,0.013782759837557888,0.16999726016679464,0.09666840317001225,5,0.8
+E07,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,8551,1378,1043,220,0.7242709599027946,0.7251361016762352,0.012198136356367819,-0.046724842593615534,-0.04317077211973941,0.3631579453008034,0.36245905464101086,0.023477951813703796,0.18325977998424436,0.13980774090020182,5,0.8
+E06,small_last1,train,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,6840,1060,1043,220,0.723486689495195,0.7161058683393309,0.009125082825539078,-0.047509113001215075,-0.03464873522589196,0.3704666375369057,0.35391088279840355,0.021778012106829833,0.17880137775284652,0.12277217150300396,5,0.8
+E08,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1711,318,1043,220,0.723348613719209,0.727831841736906,0.007451827186706689,-0.04764718877720109,-0.03422070032033597,0.3706942588243461,0.3861079104897123,0.019057013184156518,0.17016512456772223,0.09100804651622209,5,0.8
+E07,small_last1,train,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,6840,1060,1043,220,0.7220065171766266,0.7208095468988788,0.0069658672507814075,-0.048989285319783527,-0.03612890754446041,0.3782067003193021,0.37478580403551237,0.014983453482017512,0.1783185503288473,0.11964476079165441,5,0.8
+E05,big_all12,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8551,1378,1043,220,0.7217358886556943,0.7185115919001502,0.005227344951351178,-0.04925991384071582,-0.045705843366839694,0.35575288584141174,0.3546320331400729,0.009312528584540606,0.18416530385793098,0.15257884370101377,5,0.8
+E09,small_last1,train,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,6840,1060,1043,220,0.7214763061968408,0.7197418072329467,0.008407073033780592,-0.04951949629956931,-0.03665911852424619,0.3600149743490983,0.3600731849638102,0.01332134207899048,0.17780046511697511,0.11259932085504448,5,0.8
+E08,small_last1,train,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,6840,1060,1043,220,0.7207914503479509,0.7280141381356856,0.009884042005947708,-0.0502043521484592,-0.03734397437313608,0.361050375150593,0.375882347950621,0.011958903238200693,0.180062873874511,0.118484003168065,5,0.8
+E06,small_last1,train_validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,8551,1378,1043,220,0.7194493538053685,0.7259141790521004,0.010092257828210216,-0.051546448691041635,-0.04799237821716551,0.3651894734175021,0.3750645796459014,0.018880561754075414,0.1851376809011996,0.13789743281912786,5,0.8
+E09,big_all12,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1711,318,1043,220,0.7176322765933946,0.7124261268133415,0.007598728510982453,-0.05336352590301552,-0.0399370374461504,0.35999960955835186,0.3577396062271623,0.015242325270628417,0.17278770417193579,0.09898950016855385,5,0.8
+E07,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1711,318,1043,220,0.7174113553518171,0.7130013982784031,0.004420827014986054,-0.053584447144592984,-0.04015795868772787,0.3506019087930886,0.3490285047362117,0.00706801316732239,0.1719974363044456,0.09489648847356982,5,0.8
+E05,small_last1,train_validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,8551,1378,1043,220,0.7152628962774771,0.7164241782654484,0.009084734497297317,-0.05573290621893301,-0.052178835745056884,0.3506150636404143,0.3458669853067805,0.01549208455912127,0.18948109695077484,0.1546908843124174,5,0.8
+E13,big_all12,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",63,1711,318,1043,220,0.711943554622777,0.71179452205007,0.010662388139613878,-0.05905224787363306,-0.04562575941676794,0.3802546650214271,0.3770282529722714,0.01886793138427491,0.17051132815057968,0.11010780328942261,5,0.8
+E07,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1711,318,1043,220,0.7100988622556058,0.7169317978183818,0.007908680905924817,-0.060896940240804276,-0.04747045178393916,0.33350249110423275,0.34024687149957644,0.016735123815703745,0.17830591063934328,0.11311831478836055,5,0.8
+E08,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1711,318,1043,220,0.7097895725173975,0.7090928354560606,0.012704927260380668,-0.061206229979012594,-0.04777974152214748,0.3396748074738557,0.33787010982316346,0.012917102684332233,0.17610013929849208,0.10489599828858885,5,0.8
+E13,small_last1,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",63,1711,318,1043,220,0.7081878935159616,0.7060298699605798,0.0033655010947551424,-0.06280790898044852,-0.04938142052358341,0.3388773862498778,0.3344161968037699,0.012480439345851347,0.1775041990592803,0.11495213922694741,5,0.8
+E09,small_last1,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1711,318,1043,220,0.706768474538827,0.7038088595225507,0.012154802356755815,-0.06422732795758312,-0.05080083950071801,0.3506589750146346,0.3436816452999006,0.017158454234282052,0.1738331575411641,0.09925180669580454,5,0.8
+E11,medium_last4,validation,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,642,1711,318,1043,220,0.7063708163039878,0.7122861551488228,0.008254674346075564,-0.0646249861924223,-0.05119849773555718,0.34493754822839207,0.35995599545211177,0.014987968328532993,0.1720183939885664,0.10675570747867319,5,0.8
+E06,big_all12,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1711,318,1043,220,0.706183033248647,0.7077872149289235,0.008909907826175347,-0.06481276924776314,-0.05138628079089802,0.354549589221455,0.35794582016913823,0.014732061963274687,0.17988261418740084,0.10404619013553988,5,0.8
+E03,medium_last4,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,1378,1043,220,0.7045537390920138,0.7073880118007946,0.008746234267190935,-0.06644206340439629,-0.06288799293052016,0.35045400696716156,0.3559859542819354,0.01150504874530281,0.1981034235857516,0.18403314315677882,5,0.8
+E04,medium_last4,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,1378,1043,220,0.7045537390920138,0.7031784451791615,0.005626951303331586,-0.06644206340439629,-0.06288799293052016,0.35045400696716156,0.3541044053552857,0.005751188368726478,0.1981034235857516,0.18403314315677882,5,0.8
+E04,medium_last4,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,1060,1043,220,0.7045537390920137,0.7061237710909258,0.008654758536645461,-0.0664420634043964,-0.053581685629073283,0.3439941489286974,0.34248631798219104,0.009149424078752091,0.1950915741673713,0.17517687444868077,5,0.8
+E03,medium_last4,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,1060,1043,220,0.7045537390920137,0.7040151377939361,0.00791749449473783,-0.0664420634043964,-0.053581685629073283,0.3439941489286974,0.33826832552977426,0.015112783790334873,0.1950915741673713,0.17517687444868077,5,0.8
+E05,small_last1,train,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,6840,1060,1043,220,0.7038523141500056,0.7065620073223079,0.005297547772185793,-0.06714348834640449,-0.05428311057108137,0.3365310914925913,0.34827404903581877,0.015070064812838414,0.18685047566799884,0.13614358096639825,5,0.8
+E12,medium_last4,validation,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,645,1711,318,1043,220,0.7030901358665635,0.7077743870357027,0.004992356016233906,-0.06790566662984654,-0.054479178172981424,0.3359981926606609,0.3412649513176981,0.004623328860236134,0.17371048618883325,0.10329686942031394,5,0.8
+E07,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,171,1711,318,1043,220,0.7012123053131558,0.7004795709206643,0.016317034211052142,-0.06978349718325427,-0.05635700872638916,0.3222675132891488,0.32685075029631416,0.018219347727129263,0.1808084054132037,0.10928393239097302,5,0.8
+E10,medium_last4,validation,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,444,1711,318,1043,220,0.7001021760742294,0.7001199519049761,0.01015291455221129,-0.07089362642218067,-0.05746713796531555,0.33416317905923265,0.34628320603880713,0.00880267266130773,0.17313072815980177,0.09809631008554966,5,0.8
+E08,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,216,1711,318,1043,220,0.6995001656909313,0.6993327228984275,0.006178650634972224,-0.07149563680547877,-0.05806914834861365,0.31990670619727973,0.3296022779990989,0.011010630164933904,0.18118249464768554,0.11318783220069001,5,0.8
+E06,medium_last4,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1711,318,1043,220,0.6979868551861261,0.700441553642106,0.003562479291840581,-0.07300894731028396,-0.05958245885341884,0.3287185258625158,0.3266025899427075,0.010886680342983209,0.17997617232539312,0.1095578761392389,5,0.8
+E06,small_last1,validation,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,135,1711,318,1043,220,0.6940544570860488,0.6938001523265439,0.008829737486409845,-0.07694134541036124,-0.06351485695349612,0.3224262707406506,0.3167205542643695,0.020103651990020417,0.18228525245426178,0.11301809012361315,5,0.8
+E13,medium_last4,validation,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features,"CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature).",63,1711,318,1043,220,0.6908676681762951,0.6863026243618159,0.013511977841588096,-0.08012813432011501,-0.06670164586324989,0.32926329572750807,0.31873152572357294,0.019780708360018294,0.18371771176452187,0.11865542119247623,5,0.8
+E09,medium_last4,validation,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,"v1,v2,v3,v4,v5,v6",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,312,1711,318,1043,220,0.6899177068375124,0.6951717387805482,0.002553228178758051,-0.08107809565889768,-0.06765160720203256,0.3119777410405235,0.31953846017813015,0.010137027421763527,0.18366176172888796,0.11318718370037342,5,0.8
+E05,big_all12,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1711,318,1043,220,0.6831354247210869,0.6813610868139646,0.011061812815439494,-0.08786037777532318,-0.07443388931845807,0.32718413524634976,0.3259099238583329,0.0155323333815859,0.18160402139312984,0.10658069988096762,5,0.8
+E05,medium_last4,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1711,318,1043,220,0.6744200817408594,0.6743252215595672,0.009708021293036412,-0.09657572075555065,-0.08314923229868554,0.33188743134586013,0.33890744987805543,0.008785646524893649,0.1816765775663411,0.11019178900651684,5,0.8
+E04,big_all12,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,1378,1043,220,0.6637385397105932,0.6620108886898384,0.00970227719789241,-0.10725726278581693,-0.1037031923119408,0.30840810087678616,0.3123949289067885,0.005318423420577019,0.2061492372295187,0.19180107659969922,5,0.8
+E03,big_all12,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,1378,1043,220,0.6637385397105932,0.6657432879175447,0.006809780235574701,-0.10725726278581693,-0.1037031923119408,0.30840810087678616,0.3125180411286391,0.011552786985460242,0.2061492372295187,0.19180107659969922,5,0.8
+E03,medium_last4,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,318,1043,220,0.6591268087926654,0.6602203156908832,0.008634445086879631,-0.1118689937037447,-0.09844250524687959,0.31606415653114883,0.3183849870819086,0.008068869672007765,0.1904100062699514,0.13767526210925105,5,0.8
+E04,medium_last4,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,318,1043,220,0.6591268087926654,0.6576656779754242,0.010213124620222138,-0.1118689937037447,-0.09844250524687959,0.31606415653114883,0.3102120807715968,0.013162197614049596,0.1904100062699514,0.13767526210925105,5,0.8
+E03,big_all12,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,1060,1043,220,0.6518364078206119,0.6609186168507932,0.014555805450748131,-0.11915939467579817,-0.10629901690047505,0.30361262262483113,0.31616732469067166,0.010356223899317464,0.20192917549516265,0.18001848666591186,5,0.8
+E04,big_all12,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,1060,1043,220,0.6518364078206119,0.6543132975775634,0.007450800361223519,-0.11915939467579817,-0.10629901690047505,0.30361262262483113,0.31019527608735603,0.010044238227365611,0.20192917549516265,0.18001848666591186,5,0.8
+E05,small_last1,validation,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,"v1,v2",threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,111,1711,318,1043,220,0.6479758091240472,0.6449620162502759,0.009769601141691576,-0.12301999337236291,-0.1095935049154978,0.2967775584788487,0.297498261904332,0.0051023184445034685,0.18956500571658377,0.11462383393852772,5,0.8
+E04,big_all12,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,318,1043,220,0.6320032033580029,0.6315353186124912,0.004297394506420127,-0.13899259913840722,-0.1255661106815421,0.2788999358460328,0.27640636749490943,0.007541405296086134,0.19535824692930664,0.12188782454097803,5,0.8
+E03,big_all12,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,318,1043,220,0.6320032033580029,0.6277785320458156,0.006235827656581879,-0.13899259913840722,-0.1255661106815421,0.2788999358460328,0.27593199136310725,0.013124573075069196,0.19535824692930664,0.12188782454097803,5,0.8
+E03,small_last1,train_validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,1378,1043,220,0.6213603225450127,0.6284957873350715,0.008243709071819285,-0.14963547995139737,-0.14608140947752124,0.2986963274379616,0.30791128353833275,0.004264489722325539,0.21763130747336668,0.20592537262116098,5,0.8
+E04,small_last1,train_validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,8551,1378,1043,220,0.6213603225450127,0.6225225738222584,0.0056314949839101685,-0.14963547995139737,-0.14608140947752124,0.2986963274379616,0.2998806910558659,0.008956848746229007,0.21763130747336668,0.20592537262116098,5,0.8
+E03,small_last1,train,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,1060,1043,220,0.6206478515409257,0.6164345026456817,0.008755339365143808,-0.15034795095548437,-0.13748757318016125,0.28522004318077376,0.2830967807733656,0.012282481151195615,0.21201301753826776,0.18826354136753046,5,0.8
+E04,small_last1,train,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,6840,1060,1043,220,0.6206478515409257,0.6188953822903509,0.0047959576450820485,-0.15034795095548437,-0.13748757318016125,0.28522004318077376,0.2869502878850178,0.007383939805451517,0.21201301753826776,0.18826354136753046,5,0.8
+E04,small_last1,validation,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,318,1043,220,0.5805727383187893,0.5822717637525405,0.008981864723004735,-0.19042306417762078,-0.17699657572075567,0.25019747626815525,0.2481279615403475,0.009761585889573961,0.20351491359165064,0.1387166050538625,5,0.8
+E03,small_last1,validation,V1 threshold graph topology only,v1,threshold graph features over attention affinity W,No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used.,90,1711,318,1043,220,0.5805727383187893,0.5716289845620179,0.003510697298945741,-0.19042306417762078,-0.17699657572075567,0.25019747626815525,0.24595707881250242,0.005004255165719121,0.20351491359165064,0.1387166050538625,5,0.8
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2fa248b70b73aa36aeb4d5c30b5deed3c1b777f3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/detailed_results_for_next_iteration.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+| method_name | layer_variant | training_source | description | feature_families | feature_description | feature_selection_description | num_features | num_train_source | num_errors_train_source | num_test | num_errors_test | roc_auc | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 | auprc | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | brier | ece | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E00 | small_last1 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.762164 | 0.007282 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.440053 | 0.016368 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.768482 | 0.006844 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.456157 | 0.008135 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.767639 | 0.006724 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.450464 | 0.013720 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.770072 | 0.008035 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.447495 | 0.008429 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | small_last1 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.772586 | 0.007405 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.465472 | 0.023238 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | small_last1 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.771713 | 0.002215 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.458504 | 0.018225 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.774808 | 0.003241 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.452731 | 0.016271 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.770200 | 0.007240 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.453815 | 0.019338 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.766742 | 0.004424 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.444443 | 0.015294 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.771611 | 0.005637 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.456287 | 0.018290 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.770259 | 0.009187 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.452461 | 0.007777 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.771196 | 0.009807 | 0.000000 | 0.012860 | 0.455885 | 0.452659 | 0.022434 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | medium_last4 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.765485 | 0.002448 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.451821 | 0.012020 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | medium_last4 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.769875 | 0.011157 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.454754 | 0.022784 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.761518 | 0.011470 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.441979 | 0.006665 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.767153 | 0.007229 | 0.000000 | 0.013426 | 0.455885 | 0.450222 | 0.012946 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E00 | big_all12 | train_validation | MSP standalone baseline | one_minus_msp | standalone uncertainty score 1 - max softmax probability | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.770268 | 0.008509 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.453106 | 0.022633 | 0.144545 | 0.035452 | 5 | 0.800000 |
+| E01 | big_all12 | train_validation | Normalized predictive entropy standalone baseline | predictive_entropy_norm | standalone normalized predictive entropy | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 1 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.770996 | 0.773095 | 0.005135 | 0.000000 | 0.003554 | 0.455885 | 0.460540 | 0.007668 | 0.336734 | 0.400923 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.767442 | 0.767679 | 0.008411 | -0.003554 | 0.000000 | 0.439013 | 0.438405 | 0.012306 | 0.195920 | 0.199407 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.767442 | 0.770194 | 0.002476 | -0.003554 | 0.000000 | 0.439013 | 0.440870 | 0.010500 | 0.195920 | 0.199407 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train_validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.767442 | 0.771915 | 0.006376 | -0.003554 | 0.000000 | 0.439013 | 0.446669 | 0.010516 | 0.195920 | 0.199407 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.765793 | 0.765050 | 0.007052 | -0.005203 | -0.001649 | 0.416841 | 0.413677 | 0.011106 | 0.174966 | 0.143896 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.765340 | 0.760063 | 0.007258 | -0.005656 | 0.007205 | 0.435818 | 0.425647 | 0.008690 | 0.170213 | 0.127440 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.764064 | 0.758391 | 0.010532 | -0.006931 | -0.003377 | 0.410460 | 0.405980 | 0.024574 | 0.174854 | 0.144147 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.763623 | 0.770344 | 0.005179 | -0.007373 | -0.003819 | 0.404882 | 0.410925 | 0.013817 | 0.165675 | 0.118434 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.762369 | 0.759855 | 0.002419 | -0.008627 | 0.004233 | 0.404147 | 0.402068 | 0.005337 | 0.160881 | 0.094473 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.761927 | 0.756323 | 0.008284 | -0.009069 | -0.005515 | 0.408282 | 0.406188 | 0.016719 | 0.168554 | 0.126693 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.761049 | 0.754381 | 0.005519 | -0.009947 | 0.002913 | 0.443763 | 0.442031 | 0.016919 | 0.170991 | 0.125857 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.760690 | 0.758282 | 0.007934 | -0.010306 | -0.006752 | 0.391621 | 0.393996 | 0.015258 | 0.166136 | 0.117204 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.759558 | 0.765994 | 0.003024 | -0.011438 | 0.001422 | 0.426235 | 0.441324 | 0.011380 | 0.171572 | 0.126570 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.759359 | 0.757901 | 0.008040 | -0.011637 | 0.001223 | 0.398190 | 0.391736 | 0.018040 | 0.162038 | 0.096759 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.758135 | 0.758153 | 0.004563 | -0.012860 | 0.000000 | 0.429675 | 0.419207 | 0.008614 | 0.196771 | 0.188051 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.758135 | 0.756422 | 0.007166 | -0.012860 | 0.000000 | 0.429675 | 0.434237 | 0.017879 | 0.196771 | 0.188051 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | train | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.758135 | 0.757546 | 0.004795 | -0.012860 | 0.000000 | 0.429675 | 0.429927 | 0.009118 | 0.196771 | 0.188051 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.757834 | 0.757741 | 0.006642 | -0.013161 | -0.000301 | 0.420833 | 0.418155 | 0.008020 | 0.170393 | 0.120057 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | small_last1 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.757569 | 0.756126 | 0.009692 | -0.013426 | 0.000000 | 0.424719 | 0.437586 | 0.016443 | 0.197214 | 0.196284 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | medium_last4 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.757569 | 0.761475 | 0.008257 | -0.013426 | 0.000000 | 0.424719 | 0.439345 | 0.017762 | 0.197214 | 0.196284 | 5 | 0.800000 |
+| E02 | big_all12 | validation | MSP + entropy CatBoost baseline | base | MSP and normalized entropy baseline features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 2 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.757569 | 0.757170 | 0.010103 | -0.013426 | 0.000000 | 0.424719 | 0.423993 | 0.012449 | 0.197214 | 0.196284 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.756603 | 0.763349 | 0.010674 | -0.014393 | -0.010839 | 0.421522 | 0.428835 | 0.022753 | 0.176987 | 0.142489 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.755835 | 0.756969 | 0.005162 | -0.015161 | -0.002300 | 0.410934 | 0.410553 | 0.011639 | 0.159504 | 0.092726 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.755553 | 0.753620 | 0.008412 | -0.015442 | -0.011888 | 0.384639 | 0.385056 | 0.013107 | 0.171691 | 0.122940 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.753935 | 0.750418 | 0.011488 | -0.017061 | -0.004200 | 0.417375 | 0.416291 | 0.021163 | 0.164993 | 0.103492 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.753803 | 0.757878 | 0.006571 | -0.017193 | -0.004333 | 0.403501 | 0.417760 | 0.017863 | 0.160407 | 0.093453 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.753289 | 0.757869 | 0.009613 | -0.017707 | -0.014153 | 0.421017 | 0.429755 | 0.014507 | 0.176863 | 0.139604 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.750969 | 0.757112 | 0.006427 | -0.020027 | -0.016472 | 0.391572 | 0.399440 | 0.011010 | 0.170632 | 0.125412 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.750925 | 0.747442 | 0.007694 | -0.020071 | -0.016517 | 0.407934 | 0.401057 | 0.015052 | 0.176254 | 0.142477 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.750610 | 0.753494 | 0.007861 | -0.020386 | -0.007525 | 0.395330 | 0.394405 | 0.012167 | 0.168459 | 0.103984 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.750130 | 0.751711 | 0.009044 | -0.020866 | -0.017312 | 0.391827 | 0.396159 | 0.015861 | 0.167712 | 0.110506 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.750130 | 0.749676 | 0.003794 | -0.020866 | -0.017312 | 0.391827 | 0.391273 | 0.005809 | 0.167712 | 0.110506 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.749616 | 0.746535 | 0.012350 | -0.021380 | -0.008519 | 0.405371 | 0.412000 | 0.029534 | 0.171345 | 0.121250 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.745706 | 0.743936 | 0.009083 | -0.025290 | -0.012430 | 0.382316 | 0.377550 | 0.012726 | 0.166678 | 0.101849 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.745463 | 0.749426 | 0.006047 | -0.025533 | -0.021979 | 0.402252 | 0.405181 | 0.006457 | 0.177481 | 0.141090 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | train | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.744364 | 0.745639 | 0.003968 | -0.026632 | -0.013772 | 0.378463 | 0.380872 | 0.011125 | 0.163782 | 0.092317 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | train | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.744364 | 0.746846 | 0.004056 | -0.026632 | -0.013772 | 0.378463 | 0.390446 | 0.012954 | 0.163782 | 0.092317 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.743370 | 0.749890 | 0.001488 | -0.027626 | -0.014766 | 0.380388 | 0.390758 | 0.012461 | 0.167902 | 0.098523 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.742580 | 0.744584 | 0.004038 | -0.028416 | -0.024862 | 0.387153 | 0.387864 | 0.011938 | 0.178250 | 0.139658 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.742282 | 0.742105 | 0.008508 | -0.028714 | -0.015854 | 0.398286 | 0.403603 | 0.007128 | 0.174040 | 0.123410 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.741934 | 0.740596 | 0.007036 | -0.029062 | -0.025508 | 0.370303 | 0.367862 | 0.015883 | 0.172575 | 0.110412 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | train_validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.741619 | 0.741809 | 0.007293 | -0.029377 | -0.025823 | 0.391826 | 0.393610 | 0.012500 | 0.170207 | 0.120174 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | train_validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.740542 | 0.738594 | 0.003072 | -0.030454 | -0.026900 | 0.379333 | 0.367866 | 0.006931 | 0.170896 | 0.119915 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.740464 | 0.744541 | 0.009116 | -0.030531 | -0.026977 | 0.388406 | 0.395412 | 0.015329 | 0.179852 | 0.143245 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | train_validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.739161 | 0.738707 | 0.007900 | -0.031835 | -0.028281 | 0.382213 | 0.383535 | 0.011738 | 0.175305 | 0.126937 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.738255 | 0.734612 | 0.007557 | -0.032741 | -0.019880 | 0.387505 | 0.377754 | 0.016016 | 0.175627 | 0.123255 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | small_last1 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.736913 | 0.735063 | 0.010340 | -0.034083 | -0.020656 | 0.366039 | 0.375881 | 0.007564 | 0.162498 | 0.093167 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | small_last1 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.736913 | 0.733790 | 0.003108 | -0.034083 | -0.020656 | 0.366039 | 0.361824 | 0.014888 | 0.162498 | 0.093167 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.734715 | 0.736742 | 0.006381 | -0.036281 | -0.023420 | 0.384088 | 0.384390 | 0.023608 | 0.176749 | 0.123511 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.733616 | 0.731477 | 0.008971 | -0.037380 | -0.023953 | 0.362978 | 0.365057 | 0.013281 | 0.163534 | 0.079007 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.732208 | 0.724173 | 0.005917 | -0.038788 | -0.025928 | 0.367686 | 0.357376 | 0.012076 | 0.179745 | 0.135413 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | big_all12 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.731368 | 0.721453 | 0.004195 | -0.039628 | -0.026201 | 0.390739 | 0.372658 | 0.006711 | 0.161196 | 0.078272 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | train | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 100 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.730694 | 0.728806 | 0.009255 | -0.040302 | -0.027441 | 0.385293 | 0.390556 | 0.006354 | 0.174483 | 0.110295 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | big_all12 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.730683 | 0.729048 | 0.006400 | -0.040313 | -0.026886 | 0.398492 | 0.391872 | 0.022254 | 0.158966 | 0.080309 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train_validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.730324 | 0.732759 | 0.005146 | -0.040672 | -0.037118 | 0.377240 | 0.388418 | 0.008320 | 0.180539 | 0.133721 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.728844 | 0.724246 | 0.005055 | -0.042152 | -0.038598 | 0.375727 | 0.367104 | 0.018194 | 0.184000 | 0.148360 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train_validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.728518 | 0.729879 | 0.012637 | -0.042478 | -0.038924 | 0.364087 | 0.360616 | 0.004418 | 0.174656 | 0.115582 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | big_all12 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.728352 | 0.726470 | 0.011825 | -0.042643 | -0.029217 | 0.399159 | 0.396342 | 0.013321 | 0.159790 | 0.083423 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.727165 | 0.733922 | 0.012631 | -0.043831 | -0.030970 | 0.369884 | 0.373612 | 0.018184 | 0.178808 | 0.139219 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.726375 | 0.722582 | 0.015840 | -0.044621 | -0.041066 | 0.357254 | 0.350011 | 0.013481 | 0.183547 | 0.137460 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | small_last1 | train | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.726281 | 0.726491 | 0.009726 | -0.044714 | -0.031854 | 0.361759 | 0.365203 | 0.013783 | 0.169997 | 0.096668 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.724271 | 0.725136 | 0.012198 | -0.046725 | -0.043171 | 0.363158 | 0.362459 | 0.023478 | 0.183260 | 0.139808 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.723487 | 0.716106 | 0.009125 | -0.047509 | -0.034649 | 0.370467 | 0.353911 | 0.021778 | 0.178801 | 0.122772 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.723349 | 0.727832 | 0.007452 | -0.047647 | -0.034221 | 0.370694 | 0.386108 | 0.019057 | 0.170165 | 0.091008 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.722007 | 0.720810 | 0.006966 | -0.048989 | -0.036129 | 0.378207 | 0.374786 | 0.014983 | 0.178319 | 0.119645 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.721736 | 0.718512 | 0.005227 | -0.049260 | -0.045706 | 0.355753 | 0.354632 | 0.009313 | 0.184165 | 0.152579 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | train | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.721476 | 0.719742 | 0.008407 | -0.049519 | -0.036659 | 0.360015 | 0.360073 | 0.013321 | 0.177800 | 0.112599 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | train | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.720791 | 0.728014 | 0.009884 | -0.050204 | -0.037344 | 0.361050 | 0.375882 | 0.011959 | 0.180063 | 0.118484 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.719449 | 0.725914 | 0.010092 | -0.051546 | -0.047992 | 0.365189 | 0.375065 | 0.018881 | 0.185138 | 0.137897 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | big_all12 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.717632 | 0.712426 | 0.007599 | -0.053364 | -0.039937 | 0.360000 | 0.357740 | 0.015242 | 0.172788 | 0.098990 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.717411 | 0.713001 | 0.004421 | -0.053584 | -0.040158 | 0.350602 | 0.349029 | 0.007068 | 0.171997 | 0.094896 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train_validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.715263 | 0.716424 | 0.009085 | -0.055733 | -0.052179 | 0.350615 | 0.345867 | 0.015492 | 0.189481 | 0.154691 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | big_all12 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 63 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.711944 | 0.711795 | 0.010662 | -0.059052 | -0.045626 | 0.380255 | 0.377028 | 0.018868 | 0.170511 | 0.110108 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.710099 | 0.716932 | 0.007909 | -0.060897 | -0.047470 | 0.333502 | 0.340247 | 0.016735 | 0.178306 | 0.113118 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.709790 | 0.709093 | 0.012705 | -0.061206 | -0.047780 | 0.339675 | 0.337870 | 0.012917 | 0.176100 | 0.104896 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | small_last1 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 63 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.708188 | 0.706030 | 0.003366 | -0.062808 | -0.049381 | 0.338877 | 0.334416 | 0.012480 | 0.177504 | 0.114952 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | small_last1 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.706768 | 0.703809 | 0.012155 | -0.064227 | -0.050801 | 0.350659 | 0.343682 | 0.017158 | 0.173833 | 0.099252 | 5 | 0.800000 |
+| E11 | medium_last4 | validation | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 642 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.706371 | 0.712286 | 0.008255 | -0.064625 | -0.051198 | 0.344938 | 0.359956 | 0.014988 | 0.172018 | 0.106756 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | big_all12 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.706183 | 0.707787 | 0.008910 | -0.064813 | -0.051386 | 0.354550 | 0.357946 | 0.014732 | 0.179883 | 0.104046 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.704554 | 0.707388 | 0.008746 | -0.066442 | -0.062888 | 0.350454 | 0.355986 | 0.011505 | 0.198103 | 0.184033 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.704554 | 0.703178 | 0.005627 | -0.066442 | -0.062888 | 0.350454 | 0.354104 | 0.005751 | 0.198103 | 0.184033 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.704554 | 0.706124 | 0.008655 | -0.066442 | -0.053582 | 0.343994 | 0.342486 | 0.009149 | 0.195092 | 0.175177 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.704554 | 0.704015 | 0.007917 | -0.066442 | -0.053582 | 0.343994 | 0.338268 | 0.015113 | 0.195092 | 0.175177 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | train | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.703852 | 0.706562 | 0.005298 | -0.067143 | -0.054283 | 0.336531 | 0.348274 | 0.015070 | 0.186850 | 0.136144 | 5 | 0.800000 |
+| E12 | medium_last4 | validation | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 645 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.703090 | 0.707774 | 0.004992 | -0.067906 | -0.054479 | 0.335998 | 0.341265 | 0.004623 | 0.173710 | 0.103297 | 5 | 0.800000 |
+| E07 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 171 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.701212 | 0.700480 | 0.016317 | -0.069783 | -0.056357 | 0.322268 | 0.326851 | 0.018219 | 0.180808 | 0.109284 | 5 | 0.800000 |
+| E10 | medium_last4 | validation | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 444 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.700102 | 0.700120 | 0.010153 | -0.070894 | -0.057467 | 0.334163 | 0.346283 | 0.008803 | 0.173131 | 0.098096 | 5 | 0.800000 |
+| E08 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 216 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.699500 | 0.699333 | 0.006179 | -0.071496 | -0.058069 | 0.319907 | 0.329602 | 0.011011 | 0.181182 | 0.113188 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | medium_last4 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.697987 | 0.700442 | 0.003562 | -0.073009 | -0.059582 | 0.328719 | 0.326603 | 0.010887 | 0.179976 | 0.109558 | 5 | 0.800000 |
+| E06 | small_last1 | validation | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | v1,v2,v3 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 135 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.694054 | 0.693800 | 0.008830 | -0.076941 | -0.063515 | 0.322426 | 0.316721 | 0.020104 | 0.182285 | 0.113018 | 5 | 0.800000 |
+| E13 | medium_last4 | validation | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors; selected cross-head diagram-summary distances; selected cross-head threshold graph overlap; layer-evolution topology/drift features | CatBoost-importance top-K refit on the configured training source only; K = min(max_features, training_source_errors / errors_per_feature). | 63 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.690868 | 0.686303 | 0.013512 | -0.080128 | -0.066702 | 0.329263 | 0.318732 | 0.019781 | 0.183718 | 0.118655 | 5 | 0.800000 |
+| E09 | medium_last4 | validation | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | v1,v2,v3,v4,v5,v6 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances; minimum-spanning-tree distance features; H0 persistence summaries from MST lifetimes; H1 graph-filtration proxy summaries and H1/H0 ratios; low-resolution Betti curve and silhouette vectors | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 312 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.689918 | 0.695172 | 0.002553 | -0.081078 | -0.067652 | 0.311978 | 0.319538 | 0.010137 | 0.183662 | 0.113187 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | big_all12 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.683135 | 0.681361 | 0.011062 | -0.087860 | -0.074434 | 0.327184 | 0.325910 | 0.015532 | 0.181604 | 0.106581 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | medium_last4 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.674420 | 0.674325 | 0.009708 | -0.096576 | -0.083149 | 0.331887 | 0.338907 | 0.008786 | 0.181677 | 0.110192 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.663739 | 0.662011 | 0.009702 | -0.107257 | -0.103703 | 0.308408 | 0.312395 | 0.005318 | 0.206149 | 0.191801 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.663739 | 0.665743 | 0.006810 | -0.107257 | -0.103703 | 0.308408 | 0.312518 | 0.011553 | 0.206149 | 0.191801 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.659127 | 0.660220 | 0.008634 | -0.111869 | -0.098443 | 0.316064 | 0.318385 | 0.008069 | 0.190410 | 0.137675 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | medium_last4 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.659127 | 0.657666 | 0.010213 | -0.111869 | -0.098443 | 0.316064 | 0.310212 | 0.013162 | 0.190410 | 0.137675 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.651836 | 0.660919 | 0.014556 | -0.119159 | -0.106299 | 0.303613 | 0.316167 | 0.010356 | 0.201929 | 0.180018 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.651836 | 0.654313 | 0.007451 | -0.119159 | -0.106299 | 0.303613 | 0.310195 | 0.010044 | 0.201929 | 0.180018 | 5 | 0.800000 |
+| E05 | small_last1 | validation | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | v1,v2 | threshold graph features over attention affinity W; template/pattern normalized Frobenius distances | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 111 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.647976 | 0.644962 | 0.009770 | -0.123020 | -0.109594 | 0.296778 | 0.297498 | 0.005102 | 0.189565 | 0.114624 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.632003 | 0.631535 | 0.004297 | -0.138993 | -0.125566 | 0.278900 | 0.276406 | 0.007541 | 0.195358 | 0.121888 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | big_all12 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.632003 | 0.627779 | 0.006236 | -0.138993 | -0.125566 | 0.278900 | 0.275932 | 0.013125 | 0.195358 | 0.121888 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.621360 | 0.628496 | 0.008244 | -0.149635 | -0.146081 | 0.298696 | 0.307911 | 0.004264 | 0.217631 | 0.205925 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train_validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 8551 | 1378 | 1043 | 220 | 0.621360 | 0.622523 | 0.005631 | -0.149635 | -0.146081 | 0.298696 | 0.299881 | 0.008957 | 0.217631 | 0.205925 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.620648 | 0.616435 | 0.008755 | -0.150348 | -0.137488 | 0.285220 | 0.283097 | 0.012282 | 0.212013 | 0.188264 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | train | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 6840 | 1060 | 1043 | 220 | 0.620648 | 0.618895 | 0.004796 | -0.150348 | -0.137488 | 0.285220 | 0.286950 | 0.007384 | 0.212013 | 0.188264 | 5 | 0.800000 |
+| E04 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.580573 | 0.582272 | 0.008982 | -0.190423 | -0.176997 | 0.250197 | 0.248128 | 0.009762 | 0.203515 | 0.138717 | 5 | 0.800000 |
+| E03 | small_last1 | validation | V1 threshold graph topology only | v1 | threshold graph features over attention affinity W | No explicit feature selection; all configured feature-family columns for this method are used. | 90 | 1711 | 318 | 1043 | 220 | 0.580573 | 0.571629 | 0.003511 | -0.190423 | -0.176997 | 0.250197 | 0.245957 | 0.005004 | 0.203515 | 0.138717 | 5 | 0.800000 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..59a0a5a3785c60130de5812472325c8cf124dbfd
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2177ec2a77b63e4018bd6cd193c48d396f7dc9e7d261439ceb39bf5c941fb748
+size 10884
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1095d98f30cb9be7b5ee0d1f0fcafc3b47b1c1e3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f71a06366b9ca63240c1dda88dc20114887b43c079f2d00fd34a5d98173cc98a
+size 3454832
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..99eeea6f0585003e523a77618d0ed3b6797a05ab
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b49c3d920b02375634c751c799be28c55f39a117a7f4ee68f2be650c48189ec3
+size 17283192
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bd2570b05c7c35d58c2199b9bc98955fdab7eb66
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:22faf4d804e64ee896a7c26cf26775ecdb3fa66b0c7811930d7f7374b6848f08
+size 21321862
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..247f96fd1391e1e5f56cadcd92864186a5cb4992
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8ac84d35649a9b765f6b6fe0c723ccc79fac0d7e22e416c0d6d6277578608d11
+size 5076691
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bad723d4c5b8ee706bdfacdc983594b543936d4d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,177 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- validation
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 100
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: catboost_importance
+  max_features: 100
+  errors_per_feature: 5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/run_report.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dfc97d657380bde3bdda2db714f07e7d2a782850
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/run_report.md
@@ -0,0 +1,165 @@
+# Topological Attention Uncertainty Run Summary
+
+- Dataset config: `src.dataset.sequence_classification.CoLa`
+- Training sources evaluated: `['train', 'validation', 'train_validation']`.
+- For each training source, feature selection and CatBoost fitting use only that source.
+- `train_validation` means original train + original validation.
+- Test split is used only once for final method comparison; no test rows train CatBoost.
+- Model path: `/workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0`
+- Test bootstrap: `5` samples of `0.8` test fraction.
+- Baselines: MSP and normalized predictive entropy only.
+- Baseline scores are used only by E00, E01, and E02; E03-E13 are topology-only.
+- Attention preprocessing: `max` symmetrization, distance `1 - W`.
+- Layer variants: `['small_last1', 'medium_last4', 'big_all12']`
+
+## Test Summary Metrics
+
+| experiment | description | layer_variant | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.762164 | 0.007282 | 0.440053 | 0.016368 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.768482 | 0.006844 | 0.456157 | 0.008135 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.767639 | 0.006724 | 0.450464 | 0.013720 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.770072 | 0.008035 | 0.447495 | 0.008429 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.772586 | 0.007405 | 0.465472 | 0.023238 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.771713 | 0.002215 | 0.458504 | 0.018225 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.774808 | 0.003241 | 0.452731 | 0.016271 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.770200 | 0.007240 | 0.453815 | 0.019338 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.766742 | 0.004424 | 0.444443 | 0.015294 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.771611 | 0.005637 | 0.456287 | 0.018290 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.770259 | 0.009187 | 0.452461 | 0.007777 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.771196 | 0.009807 | 0.452659 | 0.022434 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.765485 | 0.002448 | 0.451821 | 0.012020 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.769875 | 0.011157 | 0.454754 | 0.022784 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.761518 | 0.011470 | 0.441979 | 0.006665 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.767153 | 0.007229 | 0.450222 | 0.012946 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.770268 | 0.008509 | 0.453106 | 0.022633 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.773095 | 0.005135 | 0.460540 | 0.007668 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.767442 | 0.439013 | 0.195920 | 0.199407 | 0.767679 | 0.008411 | 0.438405 | 0.012306 | 5 | 0.800000 | -0.003554 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.767442 | 0.439013 | 0.195920 | 0.199407 | 0.770194 | 0.002476 | 0.440870 | 0.010500 | 5 | 0.800000 | -0.003554 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.767442 | 0.439013 | 0.195920 | 0.199407 | 0.771915 | 0.006376 | 0.446669 | 0.010516 | 5 | 0.800000 | -0.003554 | 0.000000 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.765793 | 0.416841 | 0.174966 | 0.143896 | 0.765050 | 0.007052 | 0.413677 | 0.011106 | 5 | 0.800000 | -0.005203 | -0.001649 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.765340 | 0.435818 | 0.170213 | 0.127440 | 0.760063 | 0.007258 | 0.425647 | 0.008690 | 5 | 0.800000 | -0.005656 | 0.007205 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.764064 | 0.410460 | 0.174854 | 0.144147 | 0.758391 | 0.010532 | 0.405980 | 0.024574 | 5 | 0.800000 | -0.006931 | -0.003377 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.763623 | 0.404882 | 0.165675 | 0.118434 | 0.770344 | 0.005179 | 0.410925 | 0.013817 | 5 | 0.800000 | -0.007373 | -0.003819 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.762369 | 0.404147 | 0.160881 | 0.094473 | 0.759855 | 0.002419 | 0.402068 | 0.005337 | 5 | 0.800000 | -0.008627 | 0.004233 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.761927 | 0.408282 | 0.168554 | 0.126693 | 0.756323 | 0.008284 | 0.406188 | 0.016719 | 5 | 0.800000 | -0.009069 | -0.005515 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.761049 | 0.443763 | 0.170991 | 0.125857 | 0.754381 | 0.005519 | 0.442031 | 0.016919 | 5 | 0.800000 | -0.009947 | 0.002913 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.760690 | 0.391621 | 0.166136 | 0.117204 | 0.758282 | 0.007934 | 0.393996 | 0.015258 | 5 | 0.800000 | -0.010306 | -0.006752 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.759558 | 0.426235 | 0.171572 | 0.126570 | 0.765994 | 0.003024 | 0.441324 | 0.011380 | 5 | 0.800000 | -0.011438 | 0.001422 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.759359 | 0.398190 | 0.162038 | 0.096759 | 0.757901 | 0.008040 | 0.391736 | 0.018040 | 5 | 0.800000 | -0.011637 | 0.001223 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.758135 | 0.429675 | 0.196771 | 0.188051 | 0.758153 | 0.004563 | 0.419207 | 0.008614 | 5 | 0.800000 | -0.012860 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.758135 | 0.429675 | 0.196771 | 0.188051 | 0.756422 | 0.007166 | 0.434237 | 0.017879 | 5 | 0.800000 | -0.012860 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.758135 | 0.429675 | 0.196771 | 0.188051 | 0.757546 | 0.004795 | 0.429927 | 0.009118 | 5 | 0.800000 | -0.012860 | 0.000000 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.757834 | 0.420833 | 0.170393 | 0.120057 | 0.757741 | 0.006642 | 0.418155 | 0.008020 | 5 | 0.800000 | -0.013161 | -0.000301 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.757569 | 0.424719 | 0.197214 | 0.196284 | 0.756126 | 0.009692 | 0.437586 | 0.016443 | 5 | 0.800000 | -0.013426 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.757569 | 0.424719 | 0.197214 | 0.196284 | 0.761475 | 0.008257 | 0.439345 | 0.017762 | 5 | 0.800000 | -0.013426 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.757569 | 0.424719 | 0.197214 | 0.196284 | 0.757170 | 0.010103 | 0.423993 | 0.012449 | 5 | 0.800000 | -0.013426 | 0.000000 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.756603 | 0.421522 | 0.176987 | 0.142489 | 0.763349 | 0.010674 | 0.428835 | 0.022753 | 5 | 0.800000 | -0.014393 | -0.010839 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.755835 | 0.410934 | 0.159504 | 0.092726 | 0.756969 | 0.005162 | 0.410553 | 0.011639 | 5 | 0.800000 | -0.015161 | -0.002300 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.755553 | 0.384639 | 0.171691 | 0.122940 | 0.753620 | 0.008412 | 0.385056 | 0.013107 | 5 | 0.800000 | -0.015442 | -0.011888 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.753935 | 0.417375 | 0.164993 | 0.103492 | 0.750418 | 0.011488 | 0.416291 | 0.021163 | 5 | 0.800000 | -0.017061 | -0.004200 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.753803 | 0.403501 | 0.160407 | 0.093453 | 0.757878 | 0.006571 | 0.417760 | 0.017863 | 5 | 0.800000 | -0.017193 | -0.004333 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.753289 | 0.421017 | 0.176863 | 0.139604 | 0.757869 | 0.009613 | 0.429755 | 0.014507 | 5 | 0.800000 | -0.017707 | -0.014153 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.750969 | 0.391572 | 0.170632 | 0.125412 | 0.757112 | 0.006427 | 0.399440 | 0.011010 | 5 | 0.800000 | -0.020027 | -0.016472 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.750925 | 0.407934 | 0.176254 | 0.142477 | 0.747442 | 0.007694 | 0.401057 | 0.015052 | 5 | 0.800000 | -0.020071 | -0.016517 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.750610 | 0.395330 | 0.168459 | 0.103984 | 0.753494 | 0.007861 | 0.394405 | 0.012167 | 5 | 0.800000 | -0.020386 | -0.007525 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.750130 | 0.391827 | 0.167712 | 0.110506 | 0.751711 | 0.009044 | 0.396159 | 0.015861 | 5 | 0.800000 | -0.020866 | -0.017312 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.750130 | 0.391827 | 0.167712 | 0.110506 | 0.749676 | 0.003794 | 0.391273 | 0.005809 | 5 | 0.800000 | -0.020866 | -0.017312 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.749616 | 0.405371 | 0.171345 | 0.121250 | 0.746535 | 0.012350 | 0.412000 | 0.029534 | 5 | 0.800000 | -0.021380 | -0.008519 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.745706 | 0.382316 | 0.166678 | 0.101849 | 0.743936 | 0.009083 | 0.377550 | 0.012726 | 5 | 0.800000 | -0.025290 | -0.012430 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.745463 | 0.402252 | 0.177481 | 0.141090 | 0.749426 | 0.006047 | 0.405181 | 0.006457 | 5 | 0.800000 | -0.025533 | -0.021979 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.744364 | 0.378463 | 0.163782 | 0.092317 | 0.745639 | 0.003968 | 0.380872 | 0.011125 | 5 | 0.800000 | -0.026632 | -0.013772 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.744364 | 0.378463 | 0.163782 | 0.092317 | 0.746846 | 0.004056 | 0.390446 | 0.012954 | 5 | 0.800000 | -0.026632 | -0.013772 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.743370 | 0.380388 | 0.167902 | 0.098523 | 0.749890 | 0.001488 | 0.390758 | 0.012461 | 5 | 0.800000 | -0.027626 | -0.014766 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.742580 | 0.387153 | 0.178250 | 0.139658 | 0.744584 | 0.004038 | 0.387864 | 0.011938 | 5 | 0.800000 | -0.028416 | -0.024862 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.742282 | 0.398286 | 0.174040 | 0.123410 | 0.742105 | 0.008508 | 0.403603 | 0.007128 | 5 | 0.800000 | -0.028714 | -0.015854 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.741934 | 0.370303 | 0.172575 | 0.110412 | 0.740596 | 0.007036 | 0.367862 | 0.015883 | 5 | 0.800000 | -0.029062 | -0.025508 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.741619 | 0.391826 | 0.170207 | 0.120174 | 0.741809 | 0.007293 | 0.393610 | 0.012500 | 5 | 0.800000 | -0.029377 | -0.025823 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.740542 | 0.379333 | 0.170896 | 0.119915 | 0.738594 | 0.003072 | 0.367866 | 0.006931 | 5 | 0.800000 | -0.030454 | -0.026900 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.740464 | 0.388406 | 0.179852 | 0.143245 | 0.744541 | 0.009116 | 0.395412 | 0.015329 | 5 | 0.800000 | -0.030531 | -0.026977 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.739161 | 0.382213 | 0.175305 | 0.126937 | 0.738707 | 0.007900 | 0.383535 | 0.011738 | 5 | 0.800000 | -0.031835 | -0.028281 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.738255 | 0.387505 | 0.175627 | 0.123255 | 0.734612 | 0.007557 | 0.377754 | 0.016016 | 5 | 0.800000 | -0.032741 | -0.019880 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.736913 | 0.366039 | 0.162498 | 0.093167 | 0.735063 | 0.010340 | 0.375881 | 0.007564 | 5 | 0.800000 | -0.034083 | -0.020656 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.736913 | 0.366039 | 0.162498 | 0.093167 | 0.733790 | 0.003108 | 0.361824 | 0.014888 | 5 | 0.800000 | -0.034083 | -0.020656 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.734715 | 0.384088 | 0.176749 | 0.123511 | 0.736742 | 0.006381 | 0.384390 | 0.023608 | 5 | 0.800000 | -0.036281 | -0.023420 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.733616 | 0.362978 | 0.163534 | 0.079007 | 0.731477 | 0.008971 | 0.365057 | 0.013281 | 5 | 0.800000 | -0.037380 | -0.023953 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.732208 | 0.367686 | 0.179745 | 0.135413 | 0.724173 | 0.005917 | 0.357376 | 0.012076 | 5 | 0.800000 | -0.038788 | -0.025928 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.731368 | 0.390739 | 0.161196 | 0.078272 | 0.721453 | 0.004195 | 0.372658 | 0.006711 | 5 | 0.800000 | -0.039628 | -0.026201 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.730694 | 0.385293 | 0.174483 | 0.110295 | 0.728806 | 0.009255 | 0.390556 | 0.006354 | 5 | 0.800000 | -0.040302 | -0.027441 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.730683 | 0.398492 | 0.158966 | 0.080309 | 0.729048 | 0.006400 | 0.391872 | 0.022254 | 5 | 0.800000 | -0.040313 | -0.026886 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.730324 | 0.377240 | 0.180539 | 0.133721 | 0.732759 | 0.005146 | 0.388418 | 0.008320 | 5 | 0.800000 | -0.040672 | -0.037118 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.728844 | 0.375727 | 0.184000 | 0.148360 | 0.724246 | 0.005055 | 0.367104 | 0.018194 | 5 | 0.800000 | -0.042152 | -0.038598 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.728518 | 0.364087 | 0.174656 | 0.115582 | 0.729879 | 0.012637 | 0.360616 | 0.004418 | 5 | 0.800000 | -0.042478 | -0.038924 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.728352 | 0.399159 | 0.159790 | 0.083423 | 0.726470 | 0.011825 | 0.396342 | 0.013321 | 5 | 0.800000 | -0.042643 | -0.029217 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.727165 | 0.369884 | 0.178808 | 0.139219 | 0.733922 | 0.012631 | 0.373612 | 0.018184 | 5 | 0.800000 | -0.043831 | -0.030970 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.726375 | 0.357254 | 0.183547 | 0.137460 | 0.722582 | 0.015840 | 0.350011 | 0.013481 | 5 | 0.800000 | -0.044621 | -0.041066 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.726281 | 0.361759 | 0.169997 | 0.096668 | 0.726491 | 0.009726 | 0.365203 | 0.013783 | 5 | 0.800000 | -0.044714 | -0.031854 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.724271 | 0.363158 | 0.183260 | 0.139808 | 0.725136 | 0.012198 | 0.362459 | 0.023478 | 5 | 0.800000 | -0.046725 | -0.043171 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.723487 | 0.370467 | 0.178801 | 0.122772 | 0.716106 | 0.009125 | 0.353911 | 0.021778 | 5 | 0.800000 | -0.047509 | -0.034649 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.723349 | 0.370694 | 0.170165 | 0.091008 | 0.727832 | 0.007452 | 0.386108 | 0.019057 | 5 | 0.800000 | -0.047647 | -0.034221 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.722007 | 0.378207 | 0.178319 | 0.119645 | 0.720810 | 0.006966 | 0.374786 | 0.014983 | 5 | 0.800000 | -0.048989 | -0.036129 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.721736 | 0.355753 | 0.184165 | 0.152579 | 0.718512 | 0.005227 | 0.354632 | 0.009313 | 5 | 0.800000 | -0.049260 | -0.045706 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.721476 | 0.360015 | 0.177800 | 0.112599 | 0.719742 | 0.008407 | 0.360073 | 0.013321 | 5 | 0.800000 | -0.049519 | -0.036659 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.720791 | 0.361050 | 0.180063 | 0.118484 | 0.728014 | 0.009884 | 0.375882 | 0.011959 | 5 | 0.800000 | -0.050204 | -0.037344 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.719449 | 0.365189 | 0.185138 | 0.137897 | 0.725914 | 0.010092 | 0.375065 | 0.018881 | 5 | 0.800000 | -0.051546 | -0.047992 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.717632 | 0.360000 | 0.172788 | 0.098990 | 0.712426 | 0.007599 | 0.357740 | 0.015242 | 5 | 0.800000 | -0.053364 | -0.039937 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.717411 | 0.350602 | 0.171997 | 0.094896 | 0.713001 | 0.004421 | 0.349029 | 0.007068 | 5 | 0.800000 | -0.053584 | -0.040158 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.715263 | 0.350615 | 0.189481 | 0.154691 | 0.716424 | 0.009085 | 0.345867 | 0.015492 | 5 | 0.800000 | -0.055733 | -0.052179 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 63 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.711944 | 0.380255 | 0.170511 | 0.110108 | 0.711795 | 0.010662 | 0.377028 | 0.018868 | 5 | 0.800000 | -0.059052 | -0.045626 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.710099 | 0.333502 | 0.178306 | 0.113118 | 0.716932 | 0.007909 | 0.340247 | 0.016735 | 5 | 0.800000 | -0.060897 | -0.047470 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.709790 | 0.339675 | 0.176100 | 0.104896 | 0.709093 | 0.012705 | 0.337870 | 0.012917 | 5 | 0.800000 | -0.061206 | -0.047780 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 63 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.708188 | 0.338877 | 0.177504 | 0.114952 | 0.706030 | 0.003366 | 0.334416 | 0.012480 | 5 | 0.800000 | -0.062808 | -0.049381 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.706768 | 0.350659 | 0.173833 | 0.099252 | 0.703809 | 0.012155 | 0.343682 | 0.017158 | 5 | 0.800000 | -0.064227 | -0.050801 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.706371 | 0.344938 | 0.172018 | 0.106756 | 0.712286 | 0.008255 | 0.359956 | 0.014988 | 5 | 0.800000 | -0.064625 | -0.051198 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.706183 | 0.354550 | 0.179883 | 0.104046 | 0.707787 | 0.008910 | 0.357946 | 0.014732 | 5 | 0.800000 | -0.064813 | -0.051386 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.704554 | 0.350454 | 0.198103 | 0.184033 | 0.707388 | 0.008746 | 0.355986 | 0.011505 | 5 | 0.800000 | -0.066442 | -0.062888 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.704554 | 0.350454 | 0.198103 | 0.184033 | 0.703178 | 0.005627 | 0.354104 | 0.005751 | 5 | 0.800000 | -0.066442 | -0.062888 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.704554 | 0.343994 | 0.195092 | 0.175177 | 0.706124 | 0.008655 | 0.342486 | 0.009149 | 5 | 0.800000 | -0.066442 | -0.053582 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.704554 | 0.343994 | 0.195092 | 0.175177 | 0.704015 | 0.007917 | 0.338268 | 0.015113 | 5 | 0.800000 | -0.066442 | -0.053582 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.703852 | 0.336531 | 0.186850 | 0.136144 | 0.706562 | 0.005298 | 0.348274 | 0.015070 | 5 | 0.800000 | -0.067143 | -0.054283 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.703090 | 0.335998 | 0.173710 | 0.103297 | 0.707774 | 0.004992 | 0.341265 | 0.004623 | 5 | 0.800000 | -0.067906 | -0.054479 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.701212 | 0.322268 | 0.180808 | 0.109284 | 0.700480 | 0.016317 | 0.326851 | 0.018219 | 5 | 0.800000 | -0.069783 | -0.056357 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.700102 | 0.334163 | 0.173131 | 0.098096 | 0.700120 | 0.010153 | 0.346283 | 0.008803 | 5 | 0.800000 | -0.070894 | -0.057467 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.699500 | 0.319907 | 0.181182 | 0.113188 | 0.699333 | 0.006179 | 0.329602 | 0.011011 | 5 | 0.800000 | -0.071496 | -0.058069 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.697987 | 0.328719 | 0.179976 | 0.109558 | 0.700442 | 0.003562 | 0.326603 | 0.010887 | 5 | 0.800000 | -0.073009 | -0.059582 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.694054 | 0.322426 | 0.182285 | 0.113018 | 0.693800 | 0.008830 | 0.316721 | 0.020104 | 5 | 0.800000 | -0.076941 | -0.063515 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 63 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.690868 | 0.329263 | 0.183718 | 0.118655 | 0.686303 | 0.013512 | 0.318732 | 0.019781 | 5 | 0.800000 | -0.080128 | -0.066702 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.689918 | 0.311978 | 0.183662 | 0.113187 | 0.695172 | 0.002553 | 0.319538 | 0.010137 | 5 | 0.800000 | -0.081078 | -0.067652 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.683135 | 0.327184 | 0.181604 | 0.106581 | 0.681361 | 0.011062 | 0.325910 | 0.015532 | 5 | 0.800000 | -0.087860 | -0.074434 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.674420 | 0.331887 | 0.181677 | 0.110192 | 0.674325 | 0.009708 | 0.338907 | 0.008786 | 5 | 0.800000 | -0.096576 | -0.083149 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.663739 | 0.308408 | 0.206149 | 0.191801 | 0.662011 | 0.009702 | 0.312395 | 0.005318 | 5 | 0.800000 | -0.107257 | -0.103703 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.663739 | 0.308408 | 0.206149 | 0.191801 | 0.665743 | 0.006810 | 0.312518 | 0.011553 | 5 | 0.800000 | -0.107257 | -0.103703 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.659127 | 0.316064 | 0.190410 | 0.137675 | 0.660220 | 0.008634 | 0.318385 | 0.008069 | 5 | 0.800000 | -0.111869 | -0.098443 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.659127 | 0.316064 | 0.190410 | 0.137675 | 0.657666 | 0.010213 | 0.310212 | 0.013162 | 5 | 0.800000 | -0.111869 | -0.098443 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.651836 | 0.303613 | 0.201929 | 0.180018 | 0.660919 | 0.014556 | 0.316167 | 0.010356 | 5 | 0.800000 | -0.119159 | -0.106299 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.651836 | 0.303613 | 0.201929 | 0.180018 | 0.654313 | 0.007451 | 0.310195 | 0.010044 | 5 | 0.800000 | -0.119159 | -0.106299 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.647976 | 0.296778 | 0.189565 | 0.114624 | 0.644962 | 0.009770 | 0.297498 | 0.005102 | 5 | 0.800000 | -0.123020 | -0.109594 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.632003 | 0.278900 | 0.195358 | 0.121888 | 0.631535 | 0.004297 | 0.276406 | 0.007541 | 5 | 0.800000 | -0.138993 | -0.125566 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.632003 | 0.278900 | 0.195358 | 0.121888 | 0.627779 | 0.006236 | 0.275932 | 0.013125 | 5 | 0.800000 | -0.138993 | -0.125566 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.621360 | 0.298696 | 0.217631 | 0.205925 | 0.628496 | 0.008244 | 0.307911 | 0.004264 | 5 | 0.800000 | -0.149635 | -0.146081 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.621360 | 0.298696 | 0.217631 | 0.205925 | 0.622523 | 0.005631 | 0.299881 | 0.008957 | 5 | 0.800000 | -0.149635 | -0.146081 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.620648 | 0.285220 | 0.212013 | 0.188264 | 0.616435 | 0.008755 | 0.283097 | 0.012282 | 5 | 0.800000 | -0.150348 | -0.137488 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.620648 | 0.285220 | 0.212013 | 0.188264 | 0.618895 | 0.004796 | 0.286950 | 0.007384 | 5 | 0.800000 | -0.150348 | -0.137488 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.580573 | 0.250197 | 0.203515 | 0.138717 | 0.582272 | 0.008982 | 0.248128 | 0.009762 | 5 | 0.800000 | -0.190423 | -0.176997 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.580573 | 0.250197 | 0.203515 | 0.138717 | 0.571629 | 0.003511 | 0.245957 | 0.005004 | 5 | 0.800000 | -0.190423 | -0.176997 |
+
+
+## Experiment Matrix
+- `E00`: MSP standalone baseline
+- `E01`: Normalized predictive entropy standalone baseline
+- `E02`: MSP + entropy CatBoost baseline
+- `E03`: V1 threshold graph topology only
+- `E04`: V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features
+- `E05`: V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features
+- `E06`: V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features
+- `E07`: V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features
+- `E08`: V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features
+- `E09`: V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features
+- `E10`: V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features
+- `E11`: V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features
+- `E12`: V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features
+- `E13`: V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features
+
+## Notes
+- H0 persistence is computed exactly from MST lifetimes for the Vietoris-Rips 0-dimensional case.
+- H1 and diagram-distance features use a lightweight graph-filtration proxy unless a PH backend is added later.
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8bf41276f6e0fb203d9360e39997a1e9785082b7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/selected_features.json
@@ -0,0 +1,809 @@
+{
+  "small_last1_train_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_18:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:stdlife:mean",
+    "v8:head_pair_14:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h0_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v7:head_pair_34:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v4:h0:q75life:std",
+    "v8:head_pair_63:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_5:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v1:q80:isolated_node_ratio:std",
+    "v7:head_pair_10:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_26:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_47:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_61:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_46:h0_l2_summary",
+    "v5:h1_to_h0_sumlife:std",
+    "v7:head_pair_8:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v8:head_pair_58:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_37:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_31:h0_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:next:std",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:07:mean",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_3:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:02:std",
+    "v8:head_pair_19:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_59:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:13:mean",
+    "v8:head_pair_16:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q75life:max",
+    "v7:head_pair_38:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_65:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_2:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_63:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_35:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_40:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_32:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_15:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_23:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:11:max",
+    "v7:head_pair_14:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_49:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_11:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:std",
+    "v1:q90:beta0_norm:std",
+    "v4:h0:stdlife:max",
+    "v8:head_pair_30:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:stdlife:max",
+    "v7:head_pair_41:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_6:q90:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v6:betti:08:mean",
+    "v8:head_pair_12:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:maxlife:mean",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q80:edge_jaccard"
+  ],
+  "small_last1_validation_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v7:head_pair_41:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_28:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_15:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_16:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v3:leaf_ratio:std",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_0:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:max",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_26:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_47:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_35:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_5:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_54:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_36:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_52:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_24:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_51:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_27:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_34:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v7:head_pair_58:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_20:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_0:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v7:head_pair_61:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_std:std",
+    "v7:head_pair_38:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:03:std",
+    "v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:02:mean",
+    "v7:head_pair_1:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_48:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_59:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard"
+  ],
+  "small_last1_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v8:head_pair_16:q90:edge_jaccard",
+    "v5:h1:stdlife:mean",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_14:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_47:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_26:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v7:head_pair_34:h1_l2_summary",
+    "v1:q80:isolated_node_ratio:std",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v5:h1_to_h0_sumlife:std",
+    "v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q75life:max",
+    "v7:head_pair_8:h0_l2_summary",
+    "v5:h1:stdlife:std",
+    "v8:head_pair_60:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_18:q80:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q75life:std",
+    "v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v7:head_pair_41:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_37:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_31:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_5:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_15:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q60:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v8:head_pair_50:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:mean",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_46:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_59:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_63:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_3:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_10:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_61:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_49:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_38:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v5:h1:maxlife:std",
+    "v7:head_pair_20:h0_l2_summary",
+    "v5:h1:count_life_gt_010_norm:std",
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_27:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_43:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_63:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v7:head_pair_2:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_53:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:max",
+    "v6:betti:13:mean",
+    "v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_38:h1_l2_summary",
+    "v3:cls_path_mean:max",
+    "v7:head_pair_37:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_12:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_53:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_36:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_39:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_2:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_20:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_9:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:previous:std",
+    "v3:leaf_ratio:std",
+    "v8:head_pair_33:q60:edge_jaccard"
+  ],
+  "medium_last4_train_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v6:betti:08:mean",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:q75life:mean",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q90:edge_jaccard",
+    "v5:h1_to_h0_sumlife:std",
+    "v9:layer_w_drift_std",
+    "v6:silhouette:06:mean",
+    "v3:cls_path_mean:mean",
+    "v6:betti:07:std",
+    "v7:head_pair_47:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:06:mean",
+    "v6:betti:04:std",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v8:head_pair_29:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v7:head_pair_60:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_4:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:05:mean",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_50:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:11:mean",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:04:mean",
+    "v7:head_pair_36:h0_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:next:std",
+    "v2:pattern_distance:previous:mean",
+    "v7:head_pair_42:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q50life:mean",
+    "v7:head_pair_35:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:stdlife:max",
+    "v7:head_pair_9:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:03:mean",
+    "v7:head_pair_46:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_18:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_20:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_16:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_18:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v3:cls_path_mean:std",
+    "v7:head_pair_27:h0_l2_summary",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v6:silhouette:12:std",
+    "v7:head_pair_57:h0_l2_summary",
+    "v4:h0:q75life:max",
+    "v6:silhouette:03:std",
+    "v5:h1:count_life_gt_010_norm:std",
+    "v5:h1:maxlife:mean",
+    "v6:silhouette:12:max",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_52:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:06:std",
+    "v4:h0:meanlife:std",
+    "v8:head_pair_59:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_10:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_41:q90:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:09:std",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_13:h0_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:previous:max",
+    "v3:leaf_ratio:std",
+    "v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_50:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_5:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_8:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_2:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_51:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q90:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:count_life_gt_005:std"
+  ],
+  "medium_last4_validation_E13_final_test_model": [
+    "v6:silhouette:04:std",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v8:head_pair_5:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_15:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_58:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v6:silhouette:12:max",
+    "v2:pattern_distance:next:std",
+    "v7:head_pair_8:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v8:head_pair_22:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:06:mean",
+    "v6:silhouette:11:std",
+    "v6:silhouette:04:mean",
+    "v7:head_pair_17:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_43:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:03:mean",
+    "v7:head_pair_7:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_42:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:05:mean",
+    "v7:head_pair_16:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_32:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:mean",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v7:head_pair_49:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_60:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_19:h0_l2_summary",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v7:head_pair_62:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_54:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_28:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:q75life:mean",
+    "v6:betti:10:max",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v5:h1:stdlife:std",
+    "v8:head_pair_1:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_59:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_2:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_9:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v9:layer_w_drift_mean",
+    "v4:h0:q50life:mean",
+    "v8:head_pair_0:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_8:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_64:q90:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:max",
+    "v6:betti:07:std",
+    "v6:silhouette:07:mean",
+    "v9:layer_w_drift_std",
+    "v1:q90:beta1_norm:std"
+  ],
+  "medium_last4_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v6:betti:07:std",
+    "v4:h0:q75life:mean",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v7:head_pair_11:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_53:h1_l2_summary",
+    "v6:betti:06:std",
+    "v6:silhouette:06:mean",
+    "v6:silhouette:04:mean",
+    "v3:cls_path_mean:mean",
+    "v7:head_pair_6:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_44:h0_l2_summary",
+    "v4:h0:q75life:max",
+    "v8:head_pair_60:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_62:q80:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q75life:std",
+    "v2:pattern_distance:previous:mean",
+    "v3:mst_edge_std:mean",
+    "v7:head_pair_29:h0_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v7:head_pair_60:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_8:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_9:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_2:h0_l2_summary",
+    "v6:betti:10:max",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_39:h1_l2_summary",
+    "v5:h1_to_h0_sumlife:std",
+    "v7:head_pair_57:h1_l2_summary",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:05:mean",
+    "v7:head_pair_40:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_18:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_10:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_12:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_38:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_42:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_6:h1_l2_summary",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_42:h1_l2_summary",
+    "v9:layer_w_drift_max",
+    "v6:silhouette:07:mean",
+    "v8:head_pair_41:q90:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:max",
+    "v6:betti:09:mean",
+    "v7:head_pair_64:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:03:mean",
+    "v4:h0:stdlife:max",
+    "v6:betti:04:std",
+    "v7:head_pair_30:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_5:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_27:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_57:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_1:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_64:q60:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:max",
+    "v7:head_pair_5:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_7:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:next:std",
+    "v7:head_pair_50:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_20:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_54:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_17:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_51:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_54:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_39:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_18:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_8:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_24:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_10:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_21:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_3:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:self:std",
+    "v7:head_pair_35:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_9:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:maxlife:mean",
+    "v7:head_pair_60:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_46:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:12:std",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_52:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_18:q90:edge_jaccard",
+    "v6:betti:06:mean",
+    "v6:betti:08:mean"
+  ],
+  "big_all12_train_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v2:pattern_distance:self:std",
+    "v6:silhouette:05:mean",
+    "v3:mst_edge_std:std",
+    "v7:head_pair_4:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v6:silhouette:04:mean",
+    "v5:h1:stdlife:std",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:mean",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:13:std",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_34:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:02:mean",
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v8:head_pair_31:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_17:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_14:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_56:h0_l2_summary",
+    "v3:leaf_ratio:std",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_48:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_62:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_52:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_52:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_61:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_17:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_30:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v3:mst_edge_std:max",
+    "v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_28:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_4:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_45:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:max",
+    "v6:silhouette:06:mean",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v8:head_pair_22:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_64:h1_l2_summary",
+    "v4:h0:q25life:std",
+    "v8:head_pair_57:q80:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_17:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_19:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_41:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1_to_h0_sumlife:std",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_36:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_5:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v7:head_pair_41:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_56:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_1:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_22:h0_l2_summary",
+    "v4:h0:q75life:max",
+    "v7:head_pair_9:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_20:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_41:h0_l2_summary",
+    "v5:h1:entropy:std",
+    "v2:pattern_distance:previous:std",
+    "v7:head_pair_6:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_61:q90:edge_jaccard",
+    "v5:h1:stdlife:mean",
+    "v8:head_pair_36:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_25:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_31:q60:edge_jaccard",
+    "v4:h0:q25life:max",
+    "v6:silhouette:03:mean",
+    "v8:head_pair_19:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_49:q80:edge_jaccard"
+  ],
+  "big_all12_validation_E13_final_test_model": [
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v7:head_pair_61:h0_l2_summary",
+    "v4:h0:q50life:max",
+    "v2:pattern_distance:self:std",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v8:head_pair_32:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v6:silhouette:05:mean",
+    "v6:silhouette:04:mean",
+    "v6:silhouette:03:mean",
+    "v7:head_pair_61:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_44:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v7:head_pair_32:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_41:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_34:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_26:q60:edge_jaccard",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_36:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_std:max",
+    "v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_50:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:mean",
+    "v8:head_pair_41:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_18:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_30:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_22:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_28:q80:edge_jaccard",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_64:h1_l2_summary",
+    "v6:silhouette:06:mean",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v5:h1:count_life_gt_010:mean",
+    "v8:head_pair_33:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_43:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_45:q90:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_24:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_13:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_40:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_26:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:02:mean",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_0:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_24:q80:edge_jaccard",
+    "v3:cls_path_mean:mean",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v6:betti:02:std",
+    "v8:head_pair_47:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_16:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_33:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_5:h0_l2_summary",
+    "v9:layer_w_drift_max"
+  ],
+  "big_all12_train_validation_E13_final_test_model": [
+    "v3:cls_attachment:mean",
+    "v3:cls_attachment:std",
+    "v3:leaf_ratio:mean",
+    "v6:silhouette:05:mean",
+    "v2:pattern_distance:eos:std",
+    "v2:pattern_distance:self:std",
+    "v5:h1:stdlife:mean",
+    "v6:silhouette:04:mean",
+    "v8:head_pair_41:q80:edge_jaccard",
+    "v3:mst_edge_max:std",
+    "v8:head_pair_54:q80:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:cls:std",
+    "v2:pattern_distance:uniform:std",
+    "v7:head_pair_4:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_std:std",
+    "v8:head_pair_14:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:max",
+    "v7:head_pair_7:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:previous:mean",
+    "v4:h0:q50life:max",
+    "v8:head_pair_10:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_59:q60:edge_jaccard",
+    "v6:betti:08:std",
+    "v6:silhouette:06:mean",
+    "v5:h1:stdlife:std",
+    "v6:silhouette:02:mean",
+    "v8:head_pair_22:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_25:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_30:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_3:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_37:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_36:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_51:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_46:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_13:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_34:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_7:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:sumlife:max",
+    "v7:head_pair_25:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_29:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_28:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_17:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_23:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_40:h1_l2_summary",
+    "v2:pattern_distance:self:max",
+    "v8:head_pair_46:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_16:h0_l2_summary",
+    "v7:head_pair_12:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_8:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_12:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_21:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:local_window:std",
+    "v1:q90:isolated_node_ratio:std",
+    "v4:h0:q25life:std",
+    "v1:q50:isolated_node_ratio:mean",
+    "v8:head_pair_6:q80:edge_jaccard",
+    "v6:silhouette:07:mean",
+    "v3:cls_attachment:max",
+    "v8:head_pair_49:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_62:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_51:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_56:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_28:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_15:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_62:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_57:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_62:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_56:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:previous:std",
+    "v8:head_pair_48:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_19:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_26:q80:edge_jaccard",
+    "v5:h1:count_life_gt_010_norm:mean",
+    "v7:head_pair_1:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_17:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_35:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_4:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_19:h0_l2_summary",
+    "v3:mst_edge_max:max",
+    "v8:head_pair_0:q60:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_58:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_13:q60:edge_jaccard",
+    "v2:pattern_distance:next:mean",
+    "v6:silhouette:13:std",
+    "v3:leaf_ratio:std",
+    "v4:h0:q50life:std",
+    "v7:head_pair_61:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_59:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_32:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_9:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_33:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_63:q80:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_38:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_54:h1_l2_summary",
+    "v7:head_pair_0:h1_l2_summary",
+    "v8:head_pair_6:q60:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_43:h0_l2_summary",
+    "v8:head_pair_11:q90:edge_jaccard",
+    "v8:head_pair_40:q80:edge_jaccard",
+    "v7:head_pair_65:h0_l2_summary"
+  ]
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..59a0a5a3785c60130de5812472325c8cf124dbfd
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2177ec2a77b63e4018bd6cd193c48d396f7dc9e7d261439ceb39bf5c941fb748
+size 10884
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9a5e6ea284d3f75e527d775af170cb798a7ef1fd
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:70b037b096a5a77c3ba9c55f18adfbaac7ae5c12e75c973c93817abc73e034e0
+size 3421170
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6f46c8f7f014c0e34dbcd0b710b86c93bbbb063f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f5a5a235439d202c208f8bfd03c8906edffb66d5bf63302bd81164c6421c806a
+size 17057677
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1a70d0f4eef9bea69d5f36d929cc1f4a5ff38330
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e2cca58ab88d127d1d075975b88cdc51275ecb4c55b0072dad3b2735da69349f
+size 20993794
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..87861d13db866edc8ac0401b23bf6bec7824fc76
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:15fc14055930a8043d145ba6fc7dc699e81478b5bc0c27cb0cfa3a97d7cfbb2a
+size 5024965
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/summary.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..594eccb50d5372a1276203fc876a972a6af99c3e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/summary.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+experiment,description,layer_variant,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction,test_roc_auc_delta_vs_msp,test_roc_auc_delta_vs_e02
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7621641997636034,0.007282054231972267,0.4400527797302744,0.016367652628272746,5,0.8,0.0,0.012860377775323117
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7684817556992127,0.006843922309835461,0.456156670291632,0.008134716251814198,5,0.8,0.0,0.012860377775323117
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7676391102179156,0.006723698737368205,0.4504643555575689,0.013719792558656109,5,0.8,0.0,0.0035540704738761253
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7700720213329555,0.008035103840223854,0.4474949716071287,0.008429448839215939,5,0.8,0.0,0.0035540704738761253
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7725855286103038,0.007404695209149647,0.4654721489680208,0.023237864816218503,5,0.8,0.0,0.013426488456865115
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7717126391988565,0.002214788449339066,0.4585035434657046,0.018225254658614458,5,0.8,0.0,0.013426488456865115
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7748083569086001,0.003241134195967004,0.4527314236387677,0.016270973023940694,5,0.8,0.0,0.013426488456865115
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7701998580999673,0.00724019345221602,0.4538153663315866,0.019338160619781396,5,0.8,0.0,0.013426488456865115
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7667416504899985,0.004423670254446424,0.44444321508354756,0.015294405238826221,5,0.8,0.0,0.012860377775323117
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7716112282161454,0.005637297792392667,0.4562867645334253,0.01828991900572761,5,0.8,0.0,0.012860377775323117
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7702587093017239,0.00918655038026537,0.45246101045650977,0.0077773149614134025,5,0.8,0.0,0.012860377775323117
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7711963296742527,0.009806781132801225,0.4526594068703039,0.02243429555127135,5,0.8,0.0,0.012860377775323117
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7654853034312924,0.002448239753496668,0.45182139099385843,0.012020324062284824,5,0.8,0.0,0.0035540704738761253
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7698750172967036,0.011156741853986848,0.454754417233997,0.022784287103935857,5,0.8,0.0,0.0035540704738761253
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7615182460017265,0.011470063865921198,0.4419793274365286,0.006664693044058137,5,0.8,0.0,0.013426488456865115
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7671526974004497,0.007228817402693938,0.4502219865997622,0.012946254445382447,5,0.8,0.0,0.013426488456865115
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7702681639430395,0.008508541802926402,0.45310632159745323,0.02263323452289538,5,0.8,0.0,0.0035540704738761253
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7730953737020989,0.005135059645570258,0.46054005793914243,0.007668353356621806,5,0.8,0.0,0.0035540704738761253
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train_validation,test,2,8551,1043,1378,220,0.767441732022534,0.43901306302404214,0.19591980397045147,0.19940716163586067,0.7676789907647951,0.0084108092996275,0.43840521780189884,0.01230618527640545,5,0.8,-0.0035540704738761253,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train_validation,test,2,8551,1043,1378,220,0.767441732022534,0.43901306302404214,0.19591980397045147,0.19940716163586067,0.7701939442358511,0.0024761479862829726,0.4408696341268751,0.010499829072006544,5,0.8,-0.0035540704738761253,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train_validation,test,2,8551,1043,1378,220,0.767441732022534,0.43901306302404214,0.19591980397045147,0.19940716163586067,0.7719150607681443,0.00637577663311067,0.44666920613662686,0.010516174285272862,5,0.8,-0.0035540704738761253,0.0
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,171,8551,1043,1378,220,0.7657931072572627,0.41684128862750097,0.17496567810619054,0.1438959691767091,0.7650495927279297,0.007051748768270662,0.4136765906378116,0.011106184019829058,5,0.8,-0.0052026952391474035,-0.0016486247652712782
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,135,6840,1043,1060,220,0.7653402187120291,0.43581805333363366,0.17021274607942916,0.12744027658039117,0.7600625909859254,0.00725755160816284,0.425646993312904,0.008689572128953998,5,0.8,-0.005655583784381024,0.007204793990942093
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,135,8551,1043,1378,220,0.7640643985419198,0.4104596741975448,0.17485365399877395,0.14414735358479625,0.7583907417699692,0.01053239302716625,0.40598001090046426,0.024574356627499332,5,0.8,-0.006931403954490323,-0.0033773334806141975
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,642,8551,1043,1378,220,0.7636225560587651,0.404882063089552,0.16567491533335976,0.11843403026313494,0.7703443438205586,0.00517889411663486,0.4109250550210851,0.013817421448996727,5,0.8,-0.007373246437645031,-0.003819175963768906
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,642,6840,1043,1060,220,0.7623688280128135,0.4041473321490424,0.16088064467877403,0.09447346349498947,0.7598552962011482,0.0024193072143639666,0.4020680947877405,0.0053373781802512005,5,0.8,-0.008626974483596617,0.004233403291726501
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,444,8551,1043,1378,220,0.7619269855296588,0.408282462683511,0.16855359516565407,0.12669332573374406,0.7563228585571432,0.008284386512926982,0.40618776245788546,0.01671853296272516,5,0.8,-0.009068816966751325,-0.0055147464928752
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,171,6840,1043,1060,220,0.7610488235943887,0.4437627345355861,0.17099061650106467,0.12585675846608427,0.7543812370486246,0.005519302700736285,0.44203053287543126,0.016919470782430803,5,0.8,-0.009946978902021342,0.0029133988733017757
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,645,8551,1043,1378,220,0.7606898265768254,0.39162094575891393,0.16613596034590233,0.11720379520373127,0.7582824332542748,0.00793385029416988,0.3939956448470372,0.015257586690943783,5,0.8,-0.010305975919584709,-0.006751905445708584
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,216,6840,1043,1060,220,0.7595576052137413,0.42623517286918755,0.17157175917812917,0.12656980024536532,0.7659941402197811,0.0030243365782605513,0.44132393595360553,0.011380132894727293,5,0.8,-0.011438197282668816,0.0014221804926543014
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,645,6840,1043,1060,220,0.7593587760963217,0.3981901164577367,0.16203827583359184,0.09675902881971726,0.7579009662716889,0.0080396792810724,0.3917355939378162,0.018039813338567044,5,0.8,-0.011637026400088346,0.0012233513752347713
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train,test,2,6840,1043,1060,220,0.758135424721087,0.4296748860243641,0.19677069722376725,0.18805094761692037,0.7581530137500516,0.004562523325784325,0.4192071823901882,0.008613557877901652,5,0.8,-0.012860377775323117,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train,test,2,6840,1043,1060,220,0.758135424721087,0.4296748860243641,0.19677069722376725,0.18805094761692037,0.756421815442254,0.007166152340350372,0.4342371562472859,0.017879054230210786,5,0.8,-0.012860377775323117,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train,test,2,6840,1043,1060,220,0.758135424721087,0.4296748860243641,0.19677069722376725,0.18805094761692037,0.7575459072383877,0.004794898706514414,0.4299271008447178,0.009118208858718035,5,0.8,-0.012860377775323117,0.0
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,312,6840,1043,1060,220,0.7578344195294378,0.4208330690386777,0.1703931274001936,0.12005710335328368,0.7577407794487271,0.006641834769366554,0.4181546600361436,0.008019953868577193,5,0.8,-0.013161382966972335,-0.00030100519164921735
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,validation,test,2,1711,1043,318,220,0.757569314039545,0.42471896441006896,0.1972135774325313,0.19628382270479772,0.7561255650253255,0.00969186245625883,0.437585844516018,0.016442562755392735,5,0.8,-0.013426488456865115,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,validation,test,2,1711,1043,318,220,0.757569314039545,0.42471896441006896,0.1972135774325313,0.19628382270479772,0.7614745828904116,0.00825692370098,0.4393446496957837,0.017762218248529776,5,0.8,-0.013426488456865115,0.0
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,validation,test,2,1711,1043,318,220,0.757569314039545,0.42471896441006896,0.1972135774325313,0.19628382270479772,0.7571697326800239,0.010102663582980493,0.42399277134616115,0.012449489408424266,5,0.8,-0.013426488456865115,0.0
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,312,8551,1043,1378,220,0.7566027836076439,0.42152177287517983,0.1769873564968971,0.14248941975519414,0.7633494266656551,0.010673562944720551,0.4288353857662705,0.022752684345157505,5,0.8,-0.014393018888766207,-0.010838948414890082
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,642,6840,1043,1060,220,0.7558350822931624,0.41093401415439057,0.15950440839840196,0.09272553296431954,0.7569692331978594,0.005161787682857778,0.41055289523479505,0.011638922020017144,5,0.8,-0.015160720203247657,-0.00230034242792454
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,100,8551,1043,1378,220,0.7555534077101513,0.38463924547857975,0.17169131828606088,0.12294021461668479,0.7536198313596931,0.00841194149580394,0.38505644777936443,0.013107258835977865,5,0.8,-0.01544239478625875,-0.011888324312382625
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,444,6840,1043,1060,220,0.7539351596155972,0.4173752584780627,0.1649928719291709,0.10349197899350528,0.7504182151204055,0.011487880698289578,0.4162908004723307,0.021163257777434875,5,0.8,-0.017060642880812882,-0.004200265105489764
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,645,6840,1043,1060,220,0.7538026068706507,0.40350076802321977,0.16040706641151814,0.09345284747389117,0.7578780498714565,0.006571270927422174,0.417760002437033,0.017862808134892244,5,0.8,-0.017193195625759383,-0.004332817850436266
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,216,8551,1043,1378,220,0.7532889649839832,0.42101662724872374,0.17686283300892275,0.13960449782209589,0.7578686149980951,0.009612542323822052,0.4297547480031995,0.014507263019126587,5,0.8,-0.017706837512426854,-0.014152767038550729
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,444,8551,1043,1378,220,0.7509692919474208,0.3915716545002806,0.17063157608678872,0.12541200234317393,0.7571116316763111,0.006426605645195481,0.3994397602264589,0.011009752941665077,5,0.8,-0.020026510548989296,-0.01647244007511317
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,216,8551,1043,1378,220,0.7509251076991053,0.407933542512922,0.17625354749728192,0.14247673498997485,0.7474415857962917,0.007694094178510568,0.40105663210546805,0.015052012175860127,5,0.8,-0.020070694797304833,-0.016516624323428708
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,100,6840,1043,1060,220,0.7506102949298574,0.39532971278677553,0.16845888811238988,0.10398432365864485,0.7534938351324406,0.007860707315452584,0.39440522768527086,0.01216746845880621,5,0.8,-0.020385507566552663,-0.007525129791229546
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,642,8551,1043,1378,220,0.7501297912294267,0.39182730209987854,0.16771182941569757,0.11050573751358637,0.7517111474387207,0.009044258420050418,0.3961592870777683,0.01586124453483128,5,0.8,-0.020866011266983397,-0.017311940793107272
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,645,8551,1043,1378,220,0.7501297912294267,0.39182730209987854,0.16771182941569757,0.11050573751358637,0.7496757592973398,0.0037943471650197036,0.3912730073071084,0.005809364912135927,5,0.8,-0.020866011266983397,-0.017311940793107272
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,312,6840,1043,1060,220,0.7496161493427593,0.40537076415952344,0.17134472001561438,0.12124993236991288,0.7465345688373386,0.01234971894672684,0.4119997586320454,0.029533826515278607,5,0.8,-0.021379653153650757,-0.00851927537832764
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,444,6840,1043,1060,220,0.7457058433668398,0.38231632732784887,0.16667819368719214,0.10184912484804082,0.7439357973073877,0.00908283864202588,0.37755012567445456,0.012725544103593821,5,0.8,-0.025289959129570327,-0.01242958135424721
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,171,8551,1043,1378,220,0.7454628300011046,0.4022517223262453,0.17748148846805142,0.14108986296130244,0.749426107879736,0.006047441296578052,0.40518077198488356,0.006456662256666519,5,0.8,-0.025532972495305506,-0.02197890202142938
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,645,6840,1043,1060,220,0.7443637468242572,0.3784627863556471,0.1637818174013697,0.0923174105163619,0.7456393782291609,0.003968354546626351,0.3808719309574652,0.011124569627962272,5,0.8,-0.026632055672152877,-0.01377167789682976
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,642,6840,1043,1060,220,0.7443637468242572,0.3784627863556471,0.1637818174013697,0.0923174105163619,0.7468455935819689,0.004055649144535483,0.3904459637083833,0.012953510792273313,5,0.8,-0.026632055672152877,-0.01377167789682976
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,100,6840,1043,1060,220,0.7433696012371589,0.3803881471673845,0.16790230827742691,0.09852302642753086,0.749889599714212,0.0014875205200440978,0.3907578503118313,0.01246149168889317,5,0.8,-0.027626201259251193,-0.014765823483928076
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,312,8551,1043,1378,220,0.7425798077985198,0.38715346001403184,0.1782498172604261,0.13965812129932237,0.7445840268075296,0.004037902682403459,0.3878637989705304,0.011937588924960474,5,0.8,-0.028415994697890246,-0.02486192422401412
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,216,6840,1043,1060,220,0.7422815641223903,0.39828618209562194,0.17404002673248356,0.1234096433012028,0.7421050705180952,0.008507629246930954,0.4036026798182565,0.007128290198426986,5,0.8,-0.028714238374019763,-0.015853860598696645
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,100,8551,1043,1378,220,0.741933613166906,0.37030271393860903,0.17257473920206845,0.11041220440792505,0.7405956597313954,0.0070357423165493425,0.36786220977058154,0.01588297178700784,5,0.8,-0.029062189329504107,-0.02550811885562798
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,645,8551,1043,1378,220,0.7416188003976583,0.3918258305091568,0.17020672459455746,0.12017384242808417,0.7418087630728593,0.007292800189981941,0.39360984973544594,0.012499514872532886,5,0.8,-0.029377002098751825,-0.0258229316248757
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,642,8551,1043,1378,220,0.7405418093449685,0.3793326544108839,0.17089576737000114,0.11991485744545713,0.7385940315334747,0.003072114544672359,0.3678659786950795,0.0069310882042769575,5,0.8,-0.030453993151441594,-0.02689992267756547
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,135,8551,1043,1378,220,0.7404644869104164,0.38840571985386,0.17985176615198142,0.14324471911414258,0.7445407027750502,0.00911640614111677,0.39541167035251734,0.015329054402432096,5,0.8,-0.030531315585993646,-0.02697724511211752
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,100,8551,1043,1378,220,0.7391610515851099,0.3822131736564497,0.1753046494251267,0.1269373443418865,0.7387071400377072,0.007900332488453015,0.38353500875176383,0.011738329101881967,5,0.8,-0.03183475091130017,-0.028280680437424044
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,171,6840,1043,1060,220,0.7382552744946428,0.3875046267792071,0.1756271228504075,0.12325542509706586,0.7346123291401377,0.007557027859796626,0.37775412415643905,0.016015990356869816,5,0.8,-0.0327405280017673,-0.019880150226444182
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,642,1711,1043,318,220,0.7369131779520601,0.3660392835391902,0.16249843815976028,0.09316722831547475,0.7350631285999683,0.010339996246541925,0.37588146011110096,0.007563827539078015,5,0.8,-0.03408262454434996,-0.020656136087484844
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,645,1711,1043,318,220,0.7369131779520601,0.3660392835391902,0.16249843815976028,0.09316722831547475,0.7337902526076026,0.0031076383229189744,0.36182396227097763,0.0148875091741002,5,0.8,-0.03408262454434996,-0.020656136087484844
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,135,6840,1043,1060,220,0.7347150115983653,0.38408789176310565,0.17674889739512983,0.12351100972475401,0.7367417216823352,0.006381249149282355,0.3843901743958831,0.02360812767601002,5,0.8,-0.03628079089804481,-0.023420413122721695
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,444,1711,1043,318,220,0.7336159284215177,0.36297778142432835,0.16353363563101847,0.0790074396480663,0.7314768929770756,0.008970936120598308,0.3650571166311064,0.013280867417926714,5,0.8,-0.037379874074892405,-0.02395338561802729
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,111,6840,1043,1060,220,0.7322075555064619,0.36768552032854873,0.17974502657037192,0.13541306702113717,0.7241726610716392,0.0059173045753672755,0.35737640482790783,0.01207631611204418,5,0.8,-0.038788246989948205,-0.025927869214625088
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,444,1711,1043,318,220,0.7313680547884679,0.39073875205771524,0.16119562042518404,0.07827197005243128,0.7214530265104641,0.004195423088324065,0.37265791742866217,0.00671131362466963,5,0.8,-0.039627747707942196,-0.02620125925107708
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,100,6840,1043,1060,220,0.730694245001657,0.38529264878415476,0.17448275347217676,0.11029540534286343,0.7288058592145934,0.009255359310277144,0.3905557646041828,0.006354085983468273,5,0.8,-0.04030155749475306,-0.027441179719429942
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,645,1711,1043,318,220,0.7306831989395781,0.39849239591875085,0.15896610313375859,0.08030889878344272,0.7290483122216169,0.006399998166757574,0.3918719219527897,0.02225409828020722,5,0.8,-0.04031260355683197,-0.026886115099966856
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,312,8551,1043,1378,220,0.7303242019220149,0.37723956194884617,0.18053935157414316,0.13372104498586876,0.7327588195275695,0.005146020901156265,0.3884175972092717,0.008319958891100994,5,0.8,-0.04067160057439523,-0.0371175301005191
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,111,8551,1043,1378,220,0.7288440296034464,0.37572718355562046,0.18399983381828075,0.14836001879324293,0.724245754533042,0.00505451271771225,0.36710356893293616,0.01819405144558251,5,0.8,-0.04215177289296368,-0.038597702419087554
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,444,8551,1043,1378,220,0.7285181707721199,0.36408673067498665,0.1746555049447172,0.11558172281170877,0.7298793785093112,0.012637204943426326,0.3606159784142724,0.004417685058388877,5,0.8,-0.0424776317242902,-0.038923561250414074
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,642,1711,1043,318,220,0.7283524798409368,0.39915895124821954,0.15979028815847082,0.08342265759998059,0.7264698479361609,0.011825157730023555,0.3963421309145273,0.013321042596730594,5,0.8,-0.042643322655473326,-0.02921683419860821
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,111,6840,1043,1060,220,0.7271650281674583,0.3698837294115364,0.17880842996586946,0.13921909054907144,0.7339219544733144,0.012631026430192536,0.3736116795029402,0.018184291804696193,5,0.8,-0.04383077432895177,-0.030970396553628654
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,216,8551,1043,1378,220,0.7263752347288193,0.35725398704014233,0.18354686534762424,0.13746048019729187,0.7225821531726836,0.01583967834455948,0.3500107870005218,0.01348131959315877,5,0.8,-0.044620567767590824,-0.0410664972937147
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,444,6840,1043,1060,220,0.7262813432011488,0.36175856558391817,0.16999726016679464,0.09666840317001225,0.7264905140159101,0.009725991158415086,0.36520325880875987,0.013782759837557888,5,0.8,-0.0447144592952613,-0.03185408151993818
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,171,8551,1043,1378,220,0.7242709599027946,0.3631579453008034,0.18325977998424436,0.13980774090020182,0.7251361016762352,0.012198136356367819,0.36245905464101086,0.023477951813703796,5,0.8,-0.046724842593615534,-0.04317077211973941
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,135,6840,1043,1060,220,0.723486689495195,0.3704666375369057,0.17880137775284652,0.12277217150300396,0.7161058683393309,0.009125082825539078,0.35391088279840355,0.021778012106829833,5,0.8,-0.047509113001215075,-0.03464873522589196
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,216,1711,1043,318,220,0.723348613719209,0.3706942588243461,0.17016512456772223,0.09100804651622209,0.727831841736906,0.007451827186706689,0.3861079104897123,0.019057013184156518,5,0.8,-0.04764718877720109,-0.03422070032033597
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,171,6840,1043,1060,220,0.7220065171766266,0.3782067003193021,0.1783185503288473,0.11964476079165441,0.7208095468988788,0.0069658672507814075,0.37478580403551237,0.014983453482017512,5,0.8,-0.048989285319783527,-0.03612890754446041
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,111,8551,1043,1378,220,0.7217358886556943,0.35575288584141174,0.18416530385793098,0.15257884370101377,0.7185115919001502,0.005227344951351178,0.3546320331400729,0.009312528584540606,5,0.8,-0.04925991384071582,-0.045705843366839694
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,312,6840,1043,1060,220,0.7214763061968408,0.3600149743490983,0.17780046511697511,0.11259932085504448,0.7197418072329467,0.008407073033780592,0.3600731849638102,0.01332134207899048,5,0.8,-0.04951949629956931,-0.03665911852424619
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,216,6840,1043,1060,220,0.7207914503479509,0.361050375150593,0.180062873874511,0.118484003168065,0.7280141381356856,0.009884042005947708,0.375882347950621,0.011958903238200693,5,0.8,-0.0502043521484592,-0.03734397437313608
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,135,8551,1043,1378,220,0.7194493538053685,0.3651894734175021,0.1851376809011996,0.13789743281912786,0.7259141790521004,0.010092257828210216,0.3750645796459014,0.018880561754075414,5,0.8,-0.051546448691041635,-0.04799237821716551
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,312,1711,1043,318,220,0.7176322765933946,0.35999960955835186,0.17278770417193579,0.09898950016855385,0.7124261268133415,0.007598728510982453,0.3577396062271623,0.015242325270628417,5,0.8,-0.05336352590301552,-0.0399370374461504
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,171,1711,1043,318,220,0.7174113553518171,0.3506019087930886,0.1719974363044456,0.09489648847356982,0.7130013982784031,0.004420827014986054,0.3490285047362117,0.00706801316732239,5,0.8,-0.053584447144592984,-0.04015795868772787
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,111,8551,1043,1378,220,0.7152628962774771,0.3506150636404143,0.18948109695077484,0.1546908843124174,0.7164241782654484,0.009084734497297317,0.3458669853067805,0.01549208455912127,5,0.8,-0.05573290621893301,-0.052178835745056884
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,63,1711,1043,318,220,0.711943554622777,0.3802546650214271,0.17051132815057968,0.11010780328942261,0.71179452205007,0.010662388139613878,0.3770282529722714,0.01886793138427491,5,0.8,-0.05905224787363306,-0.04562575941676794
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,171,1711,1043,318,220,0.7100988622556058,0.33350249110423275,0.17830591063934328,0.11311831478836055,0.7169317978183818,0.007908680905924817,0.34024687149957644,0.016735123815703745,5,0.8,-0.060896940240804276,-0.04747045178393916
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,216,1711,1043,318,220,0.7097895725173975,0.3396748074738557,0.17610013929849208,0.10489599828858885,0.7090928354560606,0.012704927260380668,0.33787010982316346,0.012917102684332233,5,0.8,-0.061206229979012594,-0.04777974152214748
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,63,1711,1043,318,220,0.7081878935159616,0.3388773862498778,0.1775041990592803,0.11495213922694741,0.7060298699605798,0.0033655010947551424,0.3344161968037699,0.012480439345851347,5,0.8,-0.06280790898044852,-0.04938142052358341
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,312,1711,1043,318,220,0.706768474538827,0.3506589750146346,0.1738331575411641,0.09925180669580454,0.7038088595225507,0.012154802356755815,0.3436816452999006,0.017158454234282052,5,0.8,-0.06422732795758312,-0.05080083950071801
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,642,1711,1043,318,220,0.7063708163039878,0.34493754822839207,0.1720183939885664,0.10675570747867319,0.7122861551488228,0.008254674346075564,0.35995599545211177,0.014987968328532993,5,0.8,-0.0646249861924223,-0.05119849773555718
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,135,1711,1043,318,220,0.706183033248647,0.354549589221455,0.17988261418740084,0.10404619013553988,0.7077872149289235,0.008909907826175347,0.35794582016913823,0.014732061963274687,5,0.8,-0.06481276924776314,-0.05138628079089802
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.7045537390920138,0.35045400696716156,0.1981034235857516,0.18403314315677882,0.7073880118007946,0.008746234267190935,0.3559859542819354,0.01150504874530281,5,0.8,-0.06644206340439629,-0.06288799293052016
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.7045537390920138,0.35045400696716156,0.1981034235857516,0.18403314315677882,0.7031784451791615,0.005626951303331586,0.3541044053552857,0.005751188368726478,5,0.8,-0.06644206340439629,-0.06288799293052016
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.7045537390920137,0.3439941489286974,0.1950915741673713,0.17517687444868077,0.7061237710909258,0.008654758536645461,0.34248631798219104,0.009149424078752091,5,0.8,-0.0664420634043964,-0.053581685629073283
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.7045537390920137,0.3439941489286974,0.1950915741673713,0.17517687444868077,0.7040151377939361,0.00791749449473783,0.33826832552977426,0.015112783790334873,5,0.8,-0.0664420634043964,-0.053581685629073283
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,111,6840,1043,1060,220,0.7038523141500056,0.3365310914925913,0.18685047566799884,0.13614358096639825,0.7065620073223079,0.005297547772185793,0.34827404903581877,0.015070064812838414,5,0.8,-0.06714348834640449,-0.05428311057108137
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,645,1711,1043,318,220,0.7030901358665635,0.3359981926606609,0.17371048618883325,0.10329686942031394,0.7077743870357027,0.004992356016233906,0.3412649513176981,0.004623328860236134,5,0.8,-0.06790566662984654,-0.054479178172981424
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,171,1711,1043,318,220,0.7012123053131558,0.3222675132891488,0.1808084054132037,0.10928393239097302,0.7004795709206643,0.016317034211052142,0.32685075029631416,0.018219347727129263,5,0.8,-0.06978349718325427,-0.05635700872638916
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,444,1711,1043,318,220,0.7001021760742294,0.33416317905923265,0.17313072815980177,0.09809631008554966,0.7001199519049761,0.01015291455221129,0.34628320603880713,0.00880267266130773,5,0.8,-0.07089362642218067,-0.05746713796531555
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,216,1711,1043,318,220,0.6995001656909313,0.31990670619727973,0.18118249464768554,0.11318783220069001,0.6993327228984275,0.006178650634972224,0.3296022779990989,0.011010630164933904,5,0.8,-0.07149563680547877,-0.05806914834861365
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,135,1711,1043,318,220,0.6979868551861261,0.3287185258625158,0.17997617232539312,0.1095578761392389,0.700441553642106,0.003562479291840581,0.3266025899427075,0.010886680342983209,5,0.8,-0.07300894731028396,-0.05958245885341884
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,135,1711,1043,318,220,0.6940544570860488,0.3224262707406506,0.18228525245426178,0.11301809012361315,0.6938001523265439,0.008829737486409845,0.3167205542643695,0.020103651990020417,5,0.8,-0.07694134541036124,-0.06351485695349612
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,63,1711,1043,318,220,0.6908676681762951,0.32926329572750807,0.18371771176452187,0.11865542119247623,0.6863026243618159,0.013511977841588096,0.31873152572357294,0.019780708360018294,5,0.8,-0.08012813432011501,-0.06670164586324989
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,312,1711,1043,318,220,0.6899177068375124,0.3119777410405235,0.18366176172888796,0.11318718370037342,0.6951717387805482,0.002553228178758051,0.31953846017813015,0.010137027421763527,5,0.8,-0.08107809565889768,-0.06765160720203256
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,111,1711,1043,318,220,0.6831354247210869,0.32718413524634976,0.18160402139312984,0.10658069988096762,0.6813610868139646,0.011061812815439494,0.3259099238583329,0.0155323333815859,5,0.8,-0.08786037777532318,-0.07443388931845807
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,111,1711,1043,318,220,0.6744200817408594,0.33188743134586013,0.1816765775663411,0.11019178900651684,0.6743252215595672,0.009708021293036412,0.33890744987805543,0.008785646524893649,5,0.8,-0.09657572075555065,-0.08314923229868554
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.6637385397105932,0.30840810087678616,0.2061492372295187,0.19180107659969922,0.6620108886898384,0.00970227719789241,0.3123949289067885,0.005318423420577019,5,0.8,-0.10725726278581693,-0.1037031923119408
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.6637385397105932,0.30840810087678616,0.2061492372295187,0.19180107659969922,0.6657432879175447,0.006809780235574701,0.3125180411286391,0.011552786985460242,5,0.8,-0.10725726278581693,-0.1037031923119408
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.6591268087926654,0.31606415653114883,0.1904100062699514,0.13767526210925105,0.6602203156908832,0.008634445086879631,0.3183849870819086,0.008068869672007765,5,0.8,-0.1118689937037447,-0.09844250524687959
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.6591268087926654,0.31606415653114883,0.1904100062699514,0.13767526210925105,0.6576656779754242,0.010213124620222138,0.3102120807715968,0.013162197614049596,5,0.8,-0.1118689937037447,-0.09844250524687959
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.6518364078206119,0.30361262262483113,0.20192917549516265,0.18001848666591186,0.6609186168507932,0.014555805450748131,0.31616732469067166,0.010356223899317464,5,0.8,-0.11915939467579817,-0.10629901690047505
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.6518364078206119,0.30361262262483113,0.20192917549516265,0.18001848666591186,0.6543132975775634,0.007450800361223519,0.31019527608735603,0.010044238227365611,5,0.8,-0.11915939467579817,-0.10629901690047505
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,111,1711,1043,318,220,0.6479758091240472,0.2967775584788487,0.18956500571658377,0.11462383393852772,0.6449620162502759,0.009769601141691576,0.297498261904332,0.0051023184445034685,5,0.8,-0.12301999337236291,-0.1095935049154978
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.6320032033580029,0.2788999358460328,0.19535824692930664,0.12188782454097803,0.6315353186124912,0.004297394506420127,0.27640636749490943,0.007541405296086134,5,0.8,-0.13899259913840722,-0.1255661106815421
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.6320032033580029,0.2788999358460328,0.19535824692930664,0.12188782454097803,0.6277785320458156,0.006235827656581879,0.27593199136310725,0.013124573075069196,5,0.8,-0.13899259913840722,-0.1255661106815421
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.6213603225450127,0.2986963274379616,0.21763130747336668,0.20592537262116098,0.6284957873350715,0.008243709071819285,0.30791128353833275,0.004264489722325539,5,0.8,-0.14963547995139737,-0.14608140947752124
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.6213603225450127,0.2986963274379616,0.21763130747336668,0.20592537262116098,0.6225225738222584,0.0056314949839101685,0.2998806910558659,0.008956848746229007,5,0.8,-0.14963547995139737,-0.14608140947752124
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.6206478515409257,0.28522004318077376,0.21201301753826776,0.18826354136753046,0.6164345026456817,0.008755339365143808,0.2830967807733656,0.012282481151195615,5,0.8,-0.15034795095548437,-0.13748757318016125
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.6206478515409257,0.28522004318077376,0.21201301753826776,0.18826354136753046,0.6188953822903509,0.0047959576450820485,0.2869502878850178,0.007383939805451517,5,0.8,-0.15034795095548437,-0.13748757318016125
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.5805727383187893,0.25019747626815525,0.20351491359165064,0.1387166050538625,0.5822717637525405,0.008981864723004735,0.2481279615403475,0.009761585889573961,5,0.8,-0.19042306417762078,-0.17699657572075567
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.5805727383187893,0.25019747626815525,0.20351491359165064,0.1387166050538625,0.5716289845620179,0.003510697298945741,0.24595707881250242,0.005004255165719121,5,0.8,-0.19042306417762078,-0.17699657572075567
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/summary.md b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/summary.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3d825df85bc3d1f5562254159ef6703088857c3b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/summary.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+| experiment | description | layer_variant | training_source | split | num_features | num_train_source | num_test | num_errors_train_source | num_errors_test | roc_auc | auprc | brier | ece | bootstrap_roc_auc_mean | bootstrap_roc_auc_std | bootstrap_auprc_mean | bootstrap_auprc_std | bootstrap_n_samples | bootstrap_sample_fraction | test_roc_auc_delta_vs_msp | test_roc_auc_delta_vs_e02 |
+| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.762164 | 0.007282 | 0.440053 | 0.016368 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.768482 | 0.006844 | 0.456157 | 0.008135 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.767639 | 0.006724 | 0.450464 | 0.013720 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.770072 | 0.008035 | 0.447495 | 0.008429 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.772586 | 0.007405 | 0.465472 | 0.023238 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E00 | MSP standalone baseline | small_last1 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.771713 | 0.002215 | 0.458504 | 0.018225 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.774808 | 0.003241 | 0.452731 | 0.016271 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.770200 | 0.007240 | 0.453815 | 0.019338 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.766742 | 0.004424 | 0.444443 | 0.015294 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.771611 | 0.005637 | 0.456287 | 0.018290 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.770259 | 0.009187 | 0.452461 | 0.007777 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train | test | 1 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.771196 | 0.009807 | 0.452659 | 0.022434 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.012860 |
+| E00 | MSP standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.765485 | 0.002448 | 0.451821 | 0.012020 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | medium_last4 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.769875 | 0.011157 | 0.454754 | 0.022784 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.761518 | 0.011470 | 0.441979 | 0.006665 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | validation | test | 1 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.767153 | 0.007229 | 0.450222 | 0.012946 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.013426 |
+| E00 | MSP standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.144545 | 0.035452 | 0.770268 | 0.008509 | 0.453106 | 0.022633 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E01 | Normalized predictive entropy standalone baseline | big_all12 | train_validation | test | 1 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.770996 | 0.455885 | 0.336734 | 0.400923 | 0.773095 | 0.005135 | 0.460540 | 0.007668 | 5 | 0.800000 | 0.000000 | 0.003554 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.767442 | 0.439013 | 0.195920 | 0.199407 | 0.767679 | 0.008411 | 0.438405 | 0.012306 | 5 | 0.800000 | -0.003554 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.767442 | 0.439013 | 0.195920 | 0.199407 | 0.770194 | 0.002476 | 0.440870 | 0.010500 | 5 | 0.800000 | -0.003554 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train_validation | test | 2 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.767442 | 0.439013 | 0.195920 | 0.199407 | 0.771915 | 0.006376 | 0.446669 | 0.010516 | 5 | 0.800000 | -0.003554 | 0.000000 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.765793 | 0.416841 | 0.174966 | 0.143896 | 0.765050 | 0.007052 | 0.413677 | 0.011106 | 5 | 0.800000 | -0.005203 | -0.001649 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.765340 | 0.435818 | 0.170213 | 0.127440 | 0.760063 | 0.007258 | 0.425647 | 0.008690 | 5 | 0.800000 | -0.005656 | 0.007205 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.764064 | 0.410460 | 0.174854 | 0.144147 | 0.758391 | 0.010532 | 0.405980 | 0.024574 | 5 | 0.800000 | -0.006931 | -0.003377 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.763623 | 0.404882 | 0.165675 | 0.118434 | 0.770344 | 0.005179 | 0.410925 | 0.013817 | 5 | 0.800000 | -0.007373 | -0.003819 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.762369 | 0.404147 | 0.160881 | 0.094473 | 0.759855 | 0.002419 | 0.402068 | 0.005337 | 5 | 0.800000 | -0.008627 | 0.004233 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.761927 | 0.408282 | 0.168554 | 0.126693 | 0.756323 | 0.008284 | 0.406188 | 0.016719 | 5 | 0.800000 | -0.009069 | -0.005515 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.761049 | 0.443763 | 0.170991 | 0.125857 | 0.754381 | 0.005519 | 0.442031 | 0.016919 | 5 | 0.800000 | -0.009947 | 0.002913 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.760690 | 0.391621 | 0.166136 | 0.117204 | 0.758282 | 0.007934 | 0.393996 | 0.015258 | 5 | 0.800000 | -0.010306 | -0.006752 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.759558 | 0.426235 | 0.171572 | 0.126570 | 0.765994 | 0.003024 | 0.441324 | 0.011380 | 5 | 0.800000 | -0.011438 | 0.001422 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.759359 | 0.398190 | 0.162038 | 0.096759 | 0.757901 | 0.008040 | 0.391736 | 0.018040 | 5 | 0.800000 | -0.011637 | 0.001223 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.758135 | 0.429675 | 0.196771 | 0.188051 | 0.758153 | 0.004563 | 0.419207 | 0.008614 | 5 | 0.800000 | -0.012860 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.758135 | 0.429675 | 0.196771 | 0.188051 | 0.756422 | 0.007166 | 0.434237 | 0.017879 | 5 | 0.800000 | -0.012860 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | train | test | 2 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.758135 | 0.429675 | 0.196771 | 0.188051 | 0.757546 | 0.004795 | 0.429927 | 0.009118 | 5 | 0.800000 | -0.012860 | 0.000000 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.757834 | 0.420833 | 0.170393 | 0.120057 | 0.757741 | 0.006642 | 0.418155 | 0.008020 | 5 | 0.800000 | -0.013161 | -0.000301 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | small_last1 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.757569 | 0.424719 | 0.197214 | 0.196284 | 0.756126 | 0.009692 | 0.437586 | 0.016443 | 5 | 0.800000 | -0.013426 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | medium_last4 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.757569 | 0.424719 | 0.197214 | 0.196284 | 0.761475 | 0.008257 | 0.439345 | 0.017762 | 5 | 0.800000 | -0.013426 | 0.000000 |
+| E02 | MSP + entropy CatBoost baseline | big_all12 | validation | test | 2 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.757569 | 0.424719 | 0.197214 | 0.196284 | 0.757170 | 0.010103 | 0.423993 | 0.012449 | 5 | 0.800000 | -0.013426 | 0.000000 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.756603 | 0.421522 | 0.176987 | 0.142489 | 0.763349 | 0.010674 | 0.428835 | 0.022753 | 5 | 0.800000 | -0.014393 | -0.010839 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.755835 | 0.410934 | 0.159504 | 0.092726 | 0.756969 | 0.005162 | 0.410553 | 0.011639 | 5 | 0.800000 | -0.015161 | -0.002300 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.755553 | 0.384639 | 0.171691 | 0.122940 | 0.753620 | 0.008412 | 0.385056 | 0.013107 | 5 | 0.800000 | -0.015442 | -0.011888 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.753935 | 0.417375 | 0.164993 | 0.103492 | 0.750418 | 0.011488 | 0.416291 | 0.021163 | 5 | 0.800000 | -0.017061 | -0.004200 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.753803 | 0.403501 | 0.160407 | 0.093453 | 0.757878 | 0.006571 | 0.417760 | 0.017863 | 5 | 0.800000 | -0.017193 | -0.004333 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.753289 | 0.421017 | 0.176863 | 0.139604 | 0.757869 | 0.009613 | 0.429755 | 0.014507 | 5 | 0.800000 | -0.017707 | -0.014153 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.750969 | 0.391572 | 0.170632 | 0.125412 | 0.757112 | 0.006427 | 0.399440 | 0.011010 | 5 | 0.800000 | -0.020027 | -0.016472 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.750925 | 0.407934 | 0.176254 | 0.142477 | 0.747442 | 0.007694 | 0.401057 | 0.015052 | 5 | 0.800000 | -0.020071 | -0.016517 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.750610 | 0.395330 | 0.168459 | 0.103984 | 0.753494 | 0.007861 | 0.394405 | 0.012167 | 5 | 0.800000 | -0.020386 | -0.007525 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.750130 | 0.391827 | 0.167712 | 0.110506 | 0.751711 | 0.009044 | 0.396159 | 0.015861 | 5 | 0.800000 | -0.020866 | -0.017312 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.750130 | 0.391827 | 0.167712 | 0.110506 | 0.749676 | 0.003794 | 0.391273 | 0.005809 | 5 | 0.800000 | -0.020866 | -0.017312 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.749616 | 0.405371 | 0.171345 | 0.121250 | 0.746535 | 0.012350 | 0.412000 | 0.029534 | 5 | 0.800000 | -0.021380 | -0.008519 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.745706 | 0.382316 | 0.166678 | 0.101849 | 0.743936 | 0.009083 | 0.377550 | 0.012726 | 5 | 0.800000 | -0.025290 | -0.012430 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.745463 | 0.402252 | 0.177481 | 0.141090 | 0.749426 | 0.006047 | 0.405181 | 0.006457 | 5 | 0.800000 | -0.025533 | -0.021979 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 645 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.744364 | 0.378463 | 0.163782 | 0.092317 | 0.745639 | 0.003968 | 0.380872 | 0.011125 | 5 | 0.800000 | -0.026632 | -0.013772 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 642 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.744364 | 0.378463 | 0.163782 | 0.092317 | 0.746846 | 0.004056 | 0.390446 | 0.012954 | 5 | 0.800000 | -0.026632 | -0.013772 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.743370 | 0.380388 | 0.167902 | 0.098523 | 0.749890 | 0.001488 | 0.390758 | 0.012461 | 5 | 0.800000 | -0.027626 | -0.014766 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.742580 | 0.387153 | 0.178250 | 0.139658 | 0.744584 | 0.004038 | 0.387864 | 0.011938 | 5 | 0.800000 | -0.028416 | -0.024862 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.742282 | 0.398286 | 0.174040 | 0.123410 | 0.742105 | 0.008508 | 0.403603 | 0.007128 | 5 | 0.800000 | -0.028714 | -0.015854 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.741934 | 0.370303 | 0.172575 | 0.110412 | 0.740596 | 0.007036 | 0.367862 | 0.015883 | 5 | 0.800000 | -0.029062 | -0.025508 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 645 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.741619 | 0.391826 | 0.170207 | 0.120174 | 0.741809 | 0.007293 | 0.393610 | 0.012500 | 5 | 0.800000 | -0.029377 | -0.025823 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 642 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.740542 | 0.379333 | 0.170896 | 0.119915 | 0.738594 | 0.003072 | 0.367866 | 0.006931 | 5 | 0.800000 | -0.030454 | -0.026900 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.740464 | 0.388406 | 0.179852 | 0.143245 | 0.744541 | 0.009116 | 0.395412 | 0.015329 | 5 | 0.800000 | -0.030531 | -0.026977 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 100 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.739161 | 0.382213 | 0.175305 | 0.126937 | 0.738707 | 0.007900 | 0.383535 | 0.011738 | 5 | 0.800000 | -0.031835 | -0.028281 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.738255 | 0.387505 | 0.175627 | 0.123255 | 0.734612 | 0.007557 | 0.377754 | 0.016016 | 5 | 0.800000 | -0.032741 | -0.019880 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.736913 | 0.366039 | 0.162498 | 0.093167 | 0.735063 | 0.010340 | 0.375881 | 0.007564 | 5 | 0.800000 | -0.034083 | -0.020656 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.736913 | 0.366039 | 0.162498 | 0.093167 | 0.733790 | 0.003108 | 0.361824 | 0.014888 | 5 | 0.800000 | -0.034083 | -0.020656 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.734715 | 0.384088 | 0.176749 | 0.123511 | 0.736742 | 0.006381 | 0.384390 | 0.023608 | 5 | 0.800000 | -0.036281 | -0.023420 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.733616 | 0.362978 | 0.163534 | 0.079007 | 0.731477 | 0.008971 | 0.365057 | 0.013281 | 5 | 0.800000 | -0.037380 | -0.023953 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.732208 | 0.367686 | 0.179745 | 0.135413 | 0.724173 | 0.005917 | 0.357376 | 0.012076 | 5 | 0.800000 | -0.038788 | -0.025928 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.731368 | 0.390739 | 0.161196 | 0.078272 | 0.721453 | 0.004195 | 0.372658 | 0.006711 | 5 | 0.800000 | -0.039628 | -0.026201 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 100 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.730694 | 0.385293 | 0.174483 | 0.110295 | 0.728806 | 0.009255 | 0.390556 | 0.006354 | 5 | 0.800000 | -0.040302 | -0.027441 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.730683 | 0.398492 | 0.158966 | 0.080309 | 0.729048 | 0.006400 | 0.391872 | 0.022254 | 5 | 0.800000 | -0.040313 | -0.026886 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 312 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.730324 | 0.377240 | 0.180539 | 0.133721 | 0.732759 | 0.005146 | 0.388418 | 0.008320 | 5 | 0.800000 | -0.040672 | -0.037118 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.728844 | 0.375727 | 0.184000 | 0.148360 | 0.724246 | 0.005055 | 0.367104 | 0.018194 | 5 | 0.800000 | -0.042152 | -0.038598 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 444 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.728518 | 0.364087 | 0.174656 | 0.115582 | 0.729879 | 0.012637 | 0.360616 | 0.004418 | 5 | 0.800000 | -0.042478 | -0.038924 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.728352 | 0.399159 | 0.159790 | 0.083423 | 0.726470 | 0.011825 | 0.396342 | 0.013321 | 5 | 0.800000 | -0.042643 | -0.029217 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.727165 | 0.369884 | 0.178808 | 0.139219 | 0.733922 | 0.012631 | 0.373612 | 0.018184 | 5 | 0.800000 | -0.043831 | -0.030970 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 216 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.726375 | 0.357254 | 0.183547 | 0.137460 | 0.722582 | 0.015840 | 0.350011 | 0.013481 | 5 | 0.800000 | -0.044621 | -0.041066 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 444 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.726281 | 0.361759 | 0.169997 | 0.096668 | 0.726491 | 0.009726 | 0.365203 | 0.013783 | 5 | 0.800000 | -0.044714 | -0.031854 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 171 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.724271 | 0.363158 | 0.183260 | 0.139808 | 0.725136 | 0.012198 | 0.362459 | 0.023478 | 5 | 0.800000 | -0.046725 | -0.043171 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 135 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.723487 | 0.370467 | 0.178801 | 0.122772 | 0.716106 | 0.009125 | 0.353911 | 0.021778 | 5 | 0.800000 | -0.047509 | -0.034649 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.723349 | 0.370694 | 0.170165 | 0.091008 | 0.727832 | 0.007452 | 0.386108 | 0.019057 | 5 | 0.800000 | -0.047647 | -0.034221 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 171 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.722007 | 0.378207 | 0.178319 | 0.119645 | 0.720810 | 0.006966 | 0.374786 | 0.014983 | 5 | 0.800000 | -0.048989 | -0.036129 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.721736 | 0.355753 | 0.184165 | 0.152579 | 0.718512 | 0.005227 | 0.354632 | 0.009313 | 5 | 0.800000 | -0.049260 | -0.045706 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 312 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.721476 | 0.360015 | 0.177800 | 0.112599 | 0.719742 | 0.008407 | 0.360073 | 0.013321 | 5 | 0.800000 | -0.049519 | -0.036659 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 216 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.720791 | 0.361050 | 0.180063 | 0.118484 | 0.728014 | 0.009884 | 0.375882 | 0.011959 | 5 | 0.800000 | -0.050204 | -0.037344 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 135 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.719449 | 0.365189 | 0.185138 | 0.137897 | 0.725914 | 0.010092 | 0.375065 | 0.018881 | 5 | 0.800000 | -0.051546 | -0.047992 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.717632 | 0.360000 | 0.172788 | 0.098990 | 0.712426 | 0.007599 | 0.357740 | 0.015242 | 5 | 0.800000 | -0.053364 | -0.039937 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.717411 | 0.350602 | 0.171997 | 0.094896 | 0.713001 | 0.004421 | 0.349029 | 0.007068 | 5 | 0.800000 | -0.053584 | -0.040158 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 111 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.715263 | 0.350615 | 0.189481 | 0.154691 | 0.716424 | 0.009085 | 0.345867 | 0.015492 | 5 | 0.800000 | -0.055733 | -0.052179 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 63 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.711944 | 0.380255 | 0.170511 | 0.110108 | 0.711795 | 0.010662 | 0.377028 | 0.018868 | 5 | 0.800000 | -0.059052 | -0.045626 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.710099 | 0.333502 | 0.178306 | 0.113118 | 0.716932 | 0.007909 | 0.340247 | 0.016735 | 5 | 0.800000 | -0.060897 | -0.047470 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.709790 | 0.339675 | 0.176100 | 0.104896 | 0.709093 | 0.012705 | 0.337870 | 0.012917 | 5 | 0.800000 | -0.061206 | -0.047780 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 63 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.708188 | 0.338877 | 0.177504 | 0.114952 | 0.706030 | 0.003366 | 0.334416 | 0.012480 | 5 | 0.800000 | -0.062808 | -0.049381 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.706768 | 0.350659 | 0.173833 | 0.099252 | 0.703809 | 0.012155 | 0.343682 | 0.017158 | 5 | 0.800000 | -0.064227 | -0.050801 |
+| E11 | V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 642 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.706371 | 0.344938 | 0.172018 | 0.106756 | 0.712286 | 0.008255 | 0.359956 | 0.014988 | 5 | 0.800000 | -0.064625 | -0.051198 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.706183 | 0.354550 | 0.179883 | 0.104046 | 0.707787 | 0.008910 | 0.357946 | 0.014732 | 5 | 0.800000 | -0.064813 | -0.051386 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.704554 | 0.350454 | 0.198103 | 0.184033 | 0.707388 | 0.008746 | 0.355986 | 0.011505 | 5 | 0.800000 | -0.066442 | -0.062888 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.704554 | 0.350454 | 0.198103 | 0.184033 | 0.703178 | 0.005627 | 0.354104 | 0.005751 | 5 | 0.800000 | -0.066442 | -0.062888 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.704554 | 0.343994 | 0.195092 | 0.175177 | 0.706124 | 0.008655 | 0.342486 | 0.009149 | 5 | 0.800000 | -0.066442 | -0.053582 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.704554 | 0.343994 | 0.195092 | 0.175177 | 0.704015 | 0.007917 | 0.338268 | 0.015113 | 5 | 0.800000 | -0.066442 | -0.053582 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 111 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.703852 | 0.336531 | 0.186850 | 0.136144 | 0.706562 | 0.005298 | 0.348274 | 0.015070 | 5 | 0.800000 | -0.067143 | -0.054283 |
+| E12 | V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 645 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.703090 | 0.335998 | 0.173710 | 0.103297 | 0.707774 | 0.004992 | 0.341265 | 0.004623 | 5 | 0.800000 | -0.067906 | -0.054479 |
+| E07 | V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 171 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.701212 | 0.322268 | 0.180808 | 0.109284 | 0.700480 | 0.016317 | 0.326851 | 0.018219 | 5 | 0.800000 | -0.069783 | -0.056357 |
+| E10 | V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 444 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.700102 | 0.334163 | 0.173131 | 0.098096 | 0.700120 | 0.010153 | 0.346283 | 0.008803 | 5 | 0.800000 | -0.070894 | -0.057467 |
+| E08 | V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 216 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.699500 | 0.319907 | 0.181182 | 0.113188 | 0.699333 | 0.006179 | 0.329602 | 0.011011 | 5 | 0.800000 | -0.071496 | -0.058069 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.697987 | 0.328719 | 0.179976 | 0.109558 | 0.700442 | 0.003562 | 0.326603 | 0.010887 | 5 | 0.800000 | -0.073009 | -0.059582 |
+| E06 | V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 135 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.694054 | 0.322426 | 0.182285 | 0.113018 | 0.693800 | 0.008830 | 0.316721 | 0.020104 | 5 | 0.800000 | -0.076941 | -0.063515 |
+| E13 | V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 63 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.690868 | 0.329263 | 0.183718 | 0.118655 | 0.686303 | 0.013512 | 0.318732 | 0.019781 | 5 | 0.800000 | -0.080128 | -0.066702 |
+| E09 | V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 312 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.689918 | 0.311978 | 0.183662 | 0.113187 | 0.695172 | 0.002553 | 0.319538 | 0.010137 | 5 | 0.800000 | -0.081078 | -0.067652 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.683135 | 0.327184 | 0.181604 | 0.106581 | 0.681361 | 0.011062 | 0.325910 | 0.015532 | 5 | 0.800000 | -0.087860 | -0.074434 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.674420 | 0.331887 | 0.181677 | 0.110192 | 0.674325 | 0.009708 | 0.338907 | 0.008786 | 5 | 0.800000 | -0.096576 | -0.083149 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.663739 | 0.308408 | 0.206149 | 0.191801 | 0.662011 | 0.009702 | 0.312395 | 0.005318 | 5 | 0.800000 | -0.107257 | -0.103703 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.663739 | 0.308408 | 0.206149 | 0.191801 | 0.665743 | 0.006810 | 0.312518 | 0.011553 | 5 | 0.800000 | -0.107257 | -0.103703 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | medium_last4 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.659127 | 0.316064 | 0.190410 | 0.137675 | 0.660220 | 0.008634 | 0.318385 | 0.008069 | 5 | 0.800000 | -0.111869 | -0.098443 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | medium_last4 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.659127 | 0.316064 | 0.190410 | 0.137675 | 0.657666 | 0.010213 | 0.310212 | 0.013162 | 5 | 0.800000 | -0.111869 | -0.098443 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.651836 | 0.303613 | 0.201929 | 0.180018 | 0.660919 | 0.014556 | 0.316167 | 0.010356 | 5 | 0.800000 | -0.119159 | -0.106299 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.651836 | 0.303613 | 0.201929 | 0.180018 | 0.654313 | 0.007451 | 0.310195 | 0.010044 | 5 | 0.800000 | -0.119159 | -0.106299 |
+| E05 | V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 111 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.647976 | 0.296778 | 0.189565 | 0.114624 | 0.644962 | 0.009770 | 0.297498 | 0.005102 | 5 | 0.800000 | -0.123020 | -0.109594 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | big_all12 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.632003 | 0.278900 | 0.195358 | 0.121888 | 0.631535 | 0.004297 | 0.276406 | 0.007541 | 5 | 0.800000 | -0.138993 | -0.125566 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | big_all12 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.632003 | 0.278900 | 0.195358 | 0.121888 | 0.627779 | 0.006236 | 0.275932 | 0.013125 | 5 | 0.800000 | -0.138993 | -0.125566 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.621360 | 0.298696 | 0.217631 | 0.205925 | 0.628496 | 0.008244 | 0.307911 | 0.004264 | 5 | 0.800000 | -0.149635 | -0.146081 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train_validation | test | 90 | 8551 | 1043 | 1378 | 220 | 0.621360 | 0.298696 | 0.217631 | 0.205925 | 0.622523 | 0.005631 | 0.299881 | 0.008957 | 5 | 0.800000 | -0.149635 | -0.146081 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.620648 | 0.285220 | 0.212013 | 0.188264 | 0.616435 | 0.008755 | 0.283097 | 0.012282 | 5 | 0.800000 | -0.150348 | -0.137488 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | train | test | 90 | 6840 | 1043 | 1060 | 220 | 0.620648 | 0.285220 | 0.212013 | 0.188264 | 0.618895 | 0.004796 | 0.286950 | 0.007384 | 5 | 0.800000 | -0.150348 | -0.137488 |
+| E04 | V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features | small_last1 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.580573 | 0.250197 | 0.203515 | 0.138717 | 0.582272 | 0.008982 | 0.248128 | 0.009762 | 5 | 0.800000 | -0.190423 | -0.176997 |
+| E03 | V1 threshold graph topology only | small_last1 | validation | test | 90 | 1711 | 1043 | 318 | 220 | 0.580573 | 0.250197 | 0.203515 | 0.138717 | 0.571629 | 0.003511 | 0.245957 | 0.005004 | 5 | 0.800000 | -0.190423 | -0.176997 |
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..86d0bb041f769a5eb540d056916f42cecb221b23
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_14-48-49_bd2e285fa7e04448babe0804a453303c/topology_steps/roberta_cola/test_metrics.csv
@@ -0,0 +1,127 @@
+experiment,description,layer_variant,training_source,split,num_features,num_train_source,num_test,num_errors_train_source,num_errors_test,roc_auc,auprc,brier,ece,bootstrap_roc_auc_mean,bootstrap_roc_auc_std,bootstrap_auprc_mean,bootstrap_auprc_std,bootstrap_n_samples,bootstrap_sample_fraction
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7621641997636034,0.007282054231972267,0.4400527797302744,0.016367652628272746,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7684817556992127,0.006843922309835461,0.456156670291632,0.008134716251814198,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train,test,2,6840,1043,1060,220,0.758135424721087,0.4296748860243641,0.19677069722376725,0.18805094761692037,0.756421815442254,0.007166152340350372,0.4342371562472859,0.017879054230210786,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.6206478515409257,0.28522004318077376,0.21201301753826776,0.18826354136753046,0.6164345026456817,0.008755339365143808,0.2830967807733656,0.012282481151195615,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.6206478515409257,0.28522004318077376,0.21201301753826776,0.18826354136753046,0.6188953822903509,0.0047959576450820485,0.2869502878850178,0.007383939805451517,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,111,6840,1043,1060,220,0.7038523141500056,0.3365310914925913,0.18685047566799884,0.13614358096639825,0.7065620073223079,0.005297547772185793,0.34827404903581877,0.015070064812838414,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,135,6840,1043,1060,220,0.723486689495195,0.3704666375369057,0.17880137775284652,0.12277217150300396,0.7161058683393309,0.009125082825539078,0.35391088279840355,0.021778012106829833,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,171,6840,1043,1060,220,0.7220065171766266,0.3782067003193021,0.1783185503288473,0.11964476079165441,0.7208095468988788,0.0069658672507814075,0.37478580403551237,0.014983453482017512,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,216,6840,1043,1060,220,0.7207914503479509,0.361050375150593,0.180062873874511,0.118484003168065,0.7280141381356856,0.009884042005947708,0.375882347950621,0.011958903238200693,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,312,6840,1043,1060,220,0.7214763061968408,0.3600149743490983,0.17780046511697511,0.11259932085504448,0.7197418072329467,0.008407073033780592,0.3600731849638102,0.01332134207899048,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,444,6840,1043,1060,220,0.7262813432011488,0.36175856558391817,0.16999726016679464,0.09666840317001225,0.7264905140159101,0.009725991158415086,0.36520325880875987,0.013782759837557888,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,642,6840,1043,1060,220,0.7443637468242572,0.3784627863556471,0.1637818174013697,0.0923174105163619,0.7468455935819689,0.004055649144535483,0.3904459637083833,0.012953510792273313,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,645,6840,1043,1060,220,0.7443637468242572,0.3784627863556471,0.1637818174013697,0.0923174105163619,0.7456393782291609,0.003968354546626351,0.3808719309574652,0.011124569627962272,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train,test,100,6840,1043,1060,220,0.730694245001657,0.38529264878415476,0.17448275347217676,0.11029540534286343,0.7288058592145934,0.009255359310277144,0.3905557646041828,0.006354085983468273,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7717126391988565,0.002214788449339066,0.4585035434657046,0.018225254658614458,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7725855286103038,0.007404695209149647,0.4654721489680208,0.023237864816218503,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,validation,test,2,1711,1043,318,220,0.757569314039545,0.42471896441006896,0.1972135774325313,0.19628382270479772,0.7561255650253255,0.00969186245625883,0.437585844516018,0.016442562755392735,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.5805727383187893,0.25019747626815525,0.20351491359165064,0.1387166050538625,0.5716289845620179,0.003510697298945741,0.24595707881250242,0.005004255165719121,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.5805727383187893,0.25019747626815525,0.20351491359165064,0.1387166050538625,0.5822717637525405,0.008981864723004735,0.2481279615403475,0.009761585889573961,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,111,1711,1043,318,220,0.6479758091240472,0.2967775584788487,0.18956500571658377,0.11462383393852772,0.6449620162502759,0.009769601141691576,0.297498261904332,0.0051023184445034685,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,135,1711,1043,318,220,0.6940544570860488,0.3224262707406506,0.18228525245426178,0.11301809012361315,0.6938001523265439,0.008829737486409845,0.3167205542643695,0.020103651990020417,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,171,1711,1043,318,220,0.7012123053131558,0.3222675132891488,0.1808084054132037,0.10928393239097302,0.7004795709206643,0.016317034211052142,0.32685075029631416,0.018219347727129263,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,216,1711,1043,318,220,0.7097895725173975,0.3396748074738557,0.17610013929849208,0.10489599828858885,0.7090928354560606,0.012704927260380668,0.33787010982316346,0.012917102684332233,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,312,1711,1043,318,220,0.706768474538827,0.3506589750146346,0.1738331575411641,0.09925180669580454,0.7038088595225507,0.012154802356755815,0.3436816452999006,0.017158454234282052,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,444,1711,1043,318,220,0.7336159284215177,0.36297778142432835,0.16353363563101847,0.0790074396480663,0.7314768929770756,0.008970936120598308,0.3650571166311064,0.013280867417926714,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,642,1711,1043,318,220,0.7369131779520601,0.3660392835391902,0.16249843815976028,0.09316722831547475,0.7350631285999683,0.010339996246541925,0.37588146011110096,0.007563827539078015,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,645,1711,1043,318,220,0.7369131779520601,0.3660392835391902,0.16249843815976028,0.09316722831547475,0.7337902526076026,0.0031076383229189744,0.36182396227097763,0.0148875091741002,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,validation,test,63,1711,1043,318,220,0.7081878935159616,0.3388773862498778,0.1775041990592803,0.11495213922694741,0.7060298699605798,0.0033655010947551424,0.3344161968037699,0.012480439345851347,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7676391102179156,0.006723698737368205,0.4504643555575689,0.013719792558656109,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,small_last1,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7700720213329555,0.008035103840223854,0.4474949716071287,0.008429448839215939,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,small_last1,train_validation,test,2,8551,1043,1378,220,0.767441732022534,0.43901306302404214,0.19591980397045147,0.19940716163586067,0.7676789907647951,0.0084108092996275,0.43840521780189884,0.01230618527640545,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,small_last1,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.6213603225450127,0.2986963274379616,0.21763130747336668,0.20592537262116098,0.6284957873350715,0.008243709071819285,0.30791128353833275,0.004264489722325539,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.6213603225450127,0.2986963274379616,0.21763130747336668,0.20592537262116098,0.6225225738222584,0.0056314949839101685,0.2998806910558659,0.008956848746229007,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,111,8551,1043,1378,220,0.7152628962774771,0.3506150636404143,0.18948109695077484,0.1546908843124174,0.7164241782654484,0.009084734497297317,0.3458669853067805,0.01549208455912127,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,135,8551,1043,1378,220,0.7194493538053685,0.3651894734175021,0.1851376809011996,0.13789743281912786,0.7259141790521004,0.010092257828210216,0.3750645796459014,0.018880561754075414,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,171,8551,1043,1378,220,0.7242709599027946,0.3631579453008034,0.18325977998424436,0.13980774090020182,0.7251361016762352,0.012198136356367819,0.36245905464101086,0.023477951813703796,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,216,8551,1043,1378,220,0.7263752347288193,0.35725398704014233,0.18354686534762424,0.13746048019729187,0.7225821531726836,0.01583967834455948,0.3500107870005218,0.01348131959315877,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,312,8551,1043,1378,220,0.7303242019220149,0.37723956194884617,0.18053935157414316,0.13372104498586876,0.7327588195275695,0.005146020901156265,0.3884175972092717,0.008319958891100994,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,444,8551,1043,1378,220,0.7285181707721199,0.36408673067498665,0.1746555049447172,0.11558172281170877,0.7298793785093112,0.012637204943426326,0.3606159784142724,0.004417685058388877,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,642,8551,1043,1378,220,0.7501297912294267,0.39182730209987854,0.16771182941569757,0.11050573751358637,0.7517111474387207,0.009044258420050418,0.3961592870777683,0.01586124453483128,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,645,8551,1043,1378,220,0.7501297912294267,0.39182730209987854,0.16771182941569757,0.11050573751358637,0.7496757592973398,0.0037943471650197036,0.3912730073071084,0.005809364912135927,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,small_last1,train_validation,test,100,8551,1043,1378,220,0.741933613166906,0.37030271393860903,0.17257473920206845,0.11041220440792505,0.7405956597313954,0.0070357423165493425,0.36786220977058154,0.01588297178700784,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7716112282161454,0.005637297792392667,0.4562867645334253,0.01828991900572761,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7667416504899985,0.004423670254446424,0.44444321508354756,0.015294405238826221,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train,test,2,6840,1043,1060,220,0.758135424721087,0.4296748860243641,0.19677069722376725,0.18805094761692037,0.7575459072383877,0.004794898706514414,0.4299271008447178,0.009118208858718035,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.7045537390920137,0.3439941489286974,0.1950915741673713,0.17517687444868077,0.7040151377939361,0.00791749449473783,0.33826832552977426,0.015112783790334873,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.7045537390920137,0.3439941489286974,0.1950915741673713,0.17517687444868077,0.7061237710909258,0.008654758536645461,0.34248631798219104,0.009149424078752091,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,111,6840,1043,1060,220,0.7322075555064619,0.36768552032854873,0.17974502657037192,0.13541306702113717,0.7241726610716392,0.0059173045753672755,0.35737640482790783,0.01207631611204418,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,135,6840,1043,1060,220,0.7653402187120291,0.43581805333363366,0.17021274607942916,0.12744027658039117,0.7600625909859254,0.00725755160816284,0.425646993312904,0.008689572128953998,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,171,6840,1043,1060,220,0.7610488235943887,0.4437627345355861,0.17099061650106467,0.12585675846608427,0.7543812370486246,0.005519302700736285,0.44203053287543126,0.016919470782430803,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,216,6840,1043,1060,220,0.7595576052137413,0.42623517286918755,0.17157175917812917,0.12656980024536532,0.7659941402197811,0.0030243365782605513,0.44132393595360553,0.011380132894727293,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,312,6840,1043,1060,220,0.7578344195294378,0.4208330690386777,0.1703931274001936,0.12005710335328368,0.7577407794487271,0.006641834769366554,0.4181546600361436,0.008019953868577193,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,444,6840,1043,1060,220,0.7539351596155972,0.4173752584780627,0.1649928719291709,0.10349197899350528,0.7504182151204055,0.011487880698289578,0.4162908004723307,0.021163257777434875,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,642,6840,1043,1060,220,0.7623688280128135,0.4041473321490424,0.16088064467877403,0.09447346349498947,0.7598552962011482,0.0024193072143639666,0.4020680947877405,0.0053373781802512005,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,645,6840,1043,1060,220,0.7593587760963217,0.3981901164577367,0.16203827583359184,0.09675902881971726,0.7579009662716889,0.0080396792810724,0.3917355939378162,0.018039813338567044,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train,test,100,6840,1043,1060,220,0.7506102949298574,0.39532971278677553,0.16845888811238988,0.10398432365864485,0.7534938351324406,0.007860707315452584,0.39440522768527086,0.01216746845880621,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7748083569086001,0.003241134195967004,0.4527314236387677,0.016270973023940694,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7701998580999673,0.00724019345221602,0.4538153663315866,0.019338160619781396,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,validation,test,2,1711,1043,318,220,0.757569314039545,0.42471896441006896,0.1972135774325313,0.19628382270479772,0.7614745828904116,0.00825692370098,0.4393446496957837,0.017762218248529776,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.6591268087926654,0.31606415653114883,0.1904100062699514,0.13767526210925105,0.6602203156908832,0.008634445086879631,0.3183849870819086,0.008068869672007765,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.6591268087926654,0.31606415653114883,0.1904100062699514,0.13767526210925105,0.6576656779754242,0.010213124620222138,0.3102120807715968,0.013162197614049596,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,111,1711,1043,318,220,0.6744200817408594,0.33188743134586013,0.1816765775663411,0.11019178900651684,0.6743252215595672,0.009708021293036412,0.33890744987805543,0.008785646524893649,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,135,1711,1043,318,220,0.6979868551861261,0.3287185258625158,0.17997617232539312,0.1095578761392389,0.700441553642106,0.003562479291840581,0.3266025899427075,0.010886680342983209,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,171,1711,1043,318,220,0.7100988622556058,0.33350249110423275,0.17830591063934328,0.11311831478836055,0.7169317978183818,0.007908680905924817,0.34024687149957644,0.016735123815703745,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,216,1711,1043,318,220,0.6995001656909313,0.31990670619727973,0.18118249464768554,0.11318783220069001,0.6993327228984275,0.006178650634972224,0.3296022779990989,0.011010630164933904,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,312,1711,1043,318,220,0.6899177068375124,0.3119777410405235,0.18366176172888796,0.11318718370037342,0.6951717387805482,0.002553228178758051,0.31953846017813015,0.010137027421763527,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,444,1711,1043,318,220,0.7001021760742294,0.33416317905923265,0.17313072815980177,0.09809631008554966,0.7001199519049761,0.01015291455221129,0.34628320603880713,0.00880267266130773,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,642,1711,1043,318,220,0.7063708163039878,0.34493754822839207,0.1720183939885664,0.10675570747867319,0.7122861551488228,0.008254674346075564,0.35995599545211177,0.014987968328532993,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,645,1711,1043,318,220,0.7030901358665635,0.3359981926606609,0.17371048618883325,0.10329686942031394,0.7077743870357027,0.004992356016233906,0.3412649513176981,0.004623328860236134,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,validation,test,63,1711,1043,318,220,0.6908676681762951,0.32926329572750807,0.18371771176452187,0.11865542119247623,0.6863026243618159,0.013511977841588096,0.31873152572357294,0.019780708360018294,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7654853034312924,0.002448239753496668,0.45182139099385843,0.012020324062284824,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,medium_last4,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7698750172967036,0.011156741853986848,0.454754417233997,0.022784287103935857,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,medium_last4,train_validation,test,2,8551,1043,1378,220,0.767441732022534,0.43901306302404214,0.19591980397045147,0.19940716163586067,0.7701939442358511,0.0024761479862829726,0.4408696341268751,0.010499829072006544,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,medium_last4,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.7045537390920138,0.35045400696716156,0.1981034235857516,0.18403314315677882,0.7073880118007946,0.008746234267190935,0.3559859542819354,0.01150504874530281,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.7045537390920138,0.35045400696716156,0.1981034235857516,0.18403314315677882,0.7031784451791615,0.005626951303331586,0.3541044053552857,0.005751188368726478,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,111,8551,1043,1378,220,0.7288440296034464,0.37572718355562046,0.18399983381828075,0.14836001879324293,0.724245754533042,0.00505451271771225,0.36710356893293616,0.01819405144558251,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,135,8551,1043,1378,220,0.7640643985419198,0.4104596741975448,0.17485365399877395,0.14414735358479625,0.7583907417699692,0.01053239302716625,0.40598001090046426,0.024574356627499332,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,171,8551,1043,1378,220,0.7657931072572627,0.41684128862750097,0.17496567810619054,0.1438959691767091,0.7650495927279297,0.007051748768270662,0.4136765906378116,0.011106184019829058,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,216,8551,1043,1378,220,0.7532889649839832,0.42101662724872374,0.17686283300892275,0.13960449782209589,0.7578686149980951,0.009612542323822052,0.4297547480031995,0.014507263019126587,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,312,8551,1043,1378,220,0.7566027836076439,0.42152177287517983,0.1769873564968971,0.14248941975519414,0.7633494266656551,0.010673562944720551,0.4288353857662705,0.022752684345157505,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,444,8551,1043,1378,220,0.7619269855296588,0.408282462683511,0.16855359516565407,0.12669332573374406,0.7563228585571432,0.008284386512926982,0.40618776245788546,0.01671853296272516,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,642,8551,1043,1378,220,0.7636225560587651,0.404882063089552,0.16567491533335976,0.11843403026313494,0.7703443438205586,0.00517889411663486,0.4109250550210851,0.013817421448996727,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,645,8551,1043,1378,220,0.7606898265768254,0.39162094575891393,0.16613596034590233,0.11720379520373127,0.7582824332542748,0.00793385029416988,0.3939956448470372,0.015257586690943783,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,medium_last4,train_validation,test,100,8551,1043,1378,220,0.7555534077101513,0.38463924547857975,0.17169131828606088,0.12294021461668479,0.7536198313596931,0.00841194149580394,0.38505644777936443,0.013107258835977865,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7702587093017239,0.00918655038026537,0.45246101045650977,0.0077773149614134025,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train,test,1,6840,1043,1060,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7711963296742527,0.009806781132801225,0.4526594068703039,0.02243429555127135,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train,test,2,6840,1043,1060,220,0.758135424721087,0.4296748860243641,0.19677069722376725,0.18805094761692037,0.7581530137500516,0.004562523325784325,0.4192071823901882,0.008613557877901652,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.6518364078206119,0.30361262262483113,0.20192917549516265,0.18001848666591186,0.6609186168507932,0.014555805450748131,0.31616732469067166,0.010356223899317464,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,90,6840,1043,1060,220,0.6518364078206119,0.30361262262483113,0.20192917549516265,0.18001848666591186,0.6543132975775634,0.007450800361223519,0.31019527608735603,0.010044238227365611,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,111,6840,1043,1060,220,0.7271650281674583,0.3698837294115364,0.17880842996586946,0.13921909054907144,0.7339219544733144,0.012631026430192536,0.3736116795029402,0.018184291804696193,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,135,6840,1043,1060,220,0.7347150115983653,0.38408789176310565,0.17674889739512983,0.12351100972475401,0.7367417216823352,0.006381249149282355,0.3843901743958831,0.02360812767601002,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,171,6840,1043,1060,220,0.7382552744946428,0.3875046267792071,0.1756271228504075,0.12325542509706586,0.7346123291401377,0.007557027859796626,0.37775412415643905,0.016015990356869816,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,216,6840,1043,1060,220,0.7422815641223903,0.39828618209562194,0.17404002673248356,0.1234096433012028,0.7421050705180952,0.008507629246930954,0.4036026798182565,0.007128290198426986,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,312,6840,1043,1060,220,0.7496161493427593,0.40537076415952344,0.17134472001561438,0.12124993236991288,0.7465345688373386,0.01234971894672684,0.4119997586320454,0.029533826515278607,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,444,6840,1043,1060,220,0.7457058433668398,0.38231632732784887,0.16667819368719214,0.10184912484804082,0.7439357973073877,0.00908283864202588,0.37755012567445456,0.012725544103593821,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,642,6840,1043,1060,220,0.7558350822931624,0.41093401415439057,0.15950440839840196,0.09272553296431954,0.7569692331978594,0.005161787682857778,0.41055289523479505,0.011638922020017144,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,645,6840,1043,1060,220,0.7538026068706507,0.40350076802321977,0.16040706641151814,0.09345284747389117,0.7578780498714565,0.006571270927422174,0.417760002437033,0.017862808134892244,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train,test,100,6840,1043,1060,220,0.7433696012371589,0.3803881471673845,0.16790230827742691,0.09852302642753086,0.749889599714212,0.0014875205200440978,0.3907578503118313,0.01246149168889317,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7671526974004497,0.007228817402693938,0.4502219865997622,0.012946254445382447,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,validation,test,1,1711,1043,318,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7615182460017265,0.011470063865921198,0.4419793274365286,0.006664693044058137,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,validation,test,2,1711,1043,318,220,0.757569314039545,0.42471896441006896,0.1972135774325313,0.19628382270479772,0.7571697326800239,0.010102663582980493,0.42399277134616115,0.012449489408424266,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.6320032033580029,0.2788999358460328,0.19535824692930664,0.12188782454097803,0.6277785320458156,0.006235827656581879,0.27593199136310725,0.013124573075069196,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,90,1711,1043,318,220,0.6320032033580029,0.2788999358460328,0.19535824692930664,0.12188782454097803,0.6315353186124912,0.004297394506420127,0.27640636749490943,0.007541405296086134,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,111,1711,1043,318,220,0.6831354247210869,0.32718413524634976,0.18160402139312984,0.10658069988096762,0.6813610868139646,0.011061812815439494,0.3259099238583329,0.0155323333815859,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,135,1711,1043,318,220,0.706183033248647,0.354549589221455,0.17988261418740084,0.10404619013553988,0.7077872149289235,0.008909907826175347,0.35794582016913823,0.014732061963274687,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,171,1711,1043,318,220,0.7174113553518171,0.3506019087930886,0.1719974363044456,0.09489648847356982,0.7130013982784031,0.004420827014986054,0.3490285047362117,0.00706801316732239,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,216,1711,1043,318,220,0.723348613719209,0.3706942588243461,0.17016512456772223,0.09100804651622209,0.727831841736906,0.007451827186706689,0.3861079104897123,0.019057013184156518,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,312,1711,1043,318,220,0.7176322765933946,0.35999960955835186,0.17278770417193579,0.09898950016855385,0.7124261268133415,0.007598728510982453,0.3577396062271623,0.015242325270628417,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,444,1711,1043,318,220,0.7313680547884679,0.39073875205771524,0.16119562042518404,0.07827197005243128,0.7214530265104641,0.004195423088324065,0.37265791742866217,0.00671131362466963,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,642,1711,1043,318,220,0.7283524798409368,0.39915895124821954,0.15979028815847082,0.08342265759998059,0.7264698479361609,0.011825157730023555,0.3963421309145273,0.013321042596730594,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,645,1711,1043,318,220,0.7306831989395781,0.39849239591875085,0.15896610313375859,0.08030889878344272,0.7290483122216169,0.006399998166757574,0.3918719219527897,0.02225409828020722,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,validation,test,63,1711,1043,318,220,0.711943554622777,0.3802546650214271,0.17051132815057968,0.11010780328942261,0.71179452205007,0.010662388139613878,0.3770282529722714,0.01886793138427491,5,0.8
+E00,MSP standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.14454514261412227,0.03545222575003897,0.7702681639430395,0.008508541802926402,0.45310632159745323,0.02263323452289538,5,0.8
+E01,Normalized predictive entropy standalone baseline,big_all12,train_validation,test,1,8551,1043,1378,220,0.7709958024964101,0.4558854139114014,0.33673435593900014,0.40092269276414416,0.7730953737020989,0.005135059645570258,0.46054005793914243,0.007668353356621806,5,0.8
+E02,MSP + entropy CatBoost baseline,big_all12,train_validation,test,2,8551,1043,1378,220,0.767441732022534,0.43901306302404214,0.19591980397045147,0.19940716163586067,0.7719150607681443,0.00637577663311067,0.44666920613662686,0.010516174285272862,5,0.8
+E03,V1 threshold graph topology only,big_all12,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.6637385397105932,0.30840810087678616,0.2061492372295187,0.19180107659969922,0.6657432879175447,0.006809780235574701,0.3125180411286391,0.011552786985460242,5,0.8
+E04,V1 threshold graph topology only; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,90,8551,1043,1378,220,0.6637385397105932,0.30840810087678616,0.2061492372295187,0.19180107659969922,0.6620108886898384,0.00970227719789241,0.3123949289067885,0.005318423420577019,5,0.8
+E05,V1 + V2 pattern distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,111,8551,1043,1378,220,0.7217358886556943,0.35575288584141174,0.18416530385793098,0.15257884370101377,0.7185115919001502,0.005227344951351178,0.3546320331400729,0.009312528584540606,5,0.8
+E06,V1 + V2 + V3 MST; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,135,8551,1043,1378,220,0.7404644869104164,0.38840571985386,0.17985176615198142,0.14324471911414258,0.7445407027750502,0.00911640614111677,0.39541167035251734,0.015329054402432096,5,0.8
+E07,V1 + V2 + V3 + V4 H0 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,171,8551,1043,1378,220,0.7454628300011046,0.4022517223262453,0.17748148846805142,0.14108986296130244,0.749426107879736,0.006047441296578052,0.40518077198488356,0.006456662256666519,5,0.8
+E08,V1 + V2 + V3 + V4 + V5 H1 summaries; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,216,8551,1043,1378,220,0.7509251076991053,0.407933542512922,0.17625354749728192,0.14247673498997485,0.7474415857962917,0.007694094178510568,0.40105663210546805,0.015052012175860127,5,0.8
+E09,V1-V6 vectorized PH; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,312,8551,1043,1378,220,0.7425798077985198,0.38715346001403184,0.1782498172604261,0.13965812129932237,0.7445840268075296,0.004037902682403459,0.3878637989705304,0.011937588924960474,5,0.8
+E10,V1-V7 selected diagram distances; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,444,8551,1043,1378,220,0.7509692919474208,0.3915716545002806,0.17063157608678872,0.12541200234317393,0.7571116316763111,0.006426605645195481,0.3994397602264589,0.011009752941665077,5,0.8
+E11,V1-V8 cross-head graph overlap; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,642,8551,1043,1378,220,0.7405418093449685,0.3793326544108839,0.17089576737000114,0.11991485744545713,0.7385940315334747,0.003072114544672359,0.3678659786950795,0.0069310882042769575,5,0.8
+E12,V1-V9 layer-evolution topology; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,645,8551,1043,1378,220,0.7416188003976583,0.3918258305091568,0.17020672459455746,0.12017384242808417,0.7418087630728593,0.007292800189981941,0.39360984973544594,0.012499514872532886,5,0.8
+E13,V1-V10 topology feature selection/refit; no MSP/entropy features,big_all12,train_validation,test,100,8551,1043,1378,220,0.7391610515851099,0.3822131736564497,0.1753046494251267,0.1269373443418865,0.7387071400377072,0.007900332488453015,0.38353500875176383,0.011738329101881967,5,0.8
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7e21d6e6032be8c97d7d446d40225de09e2a1bd6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,172 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: outputs/topology_steps/smoke_v10_single_auc
+experiments:
+- E00
+- E02
+- E14
+- E17
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 1
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 2
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 1
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..542ce4c1bc956962ef95d6cf4f798bc2d31e4605
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,171 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - experiments=[E00,E02,E14,E17]
+    - attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}]
+    - training_sources=[validation]
+    - inference.max_batches=1
+    - catboost.iterations=2
+    - catboost.early_stopping_rounds=1
+    - output_dir=outputs/topology_steps/smoke_v10_single_auc
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}],catboost.early_stopping_rounds=1,catboost.iterations=2,experiment=topology_steps/roberta_cola,experiments=[E00,E02,E14,E17],extras.print_config=false,inference.max_batches=1,output_dir=outputs/topology_steps/smoke_v10_single_auc,training_sources=[validation]
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cf149ea6c4e1c6cb9251db990db7d81113d270d0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,9 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- experiments=[E00,E02,E14,E17]
+- attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}]
+- training_sources=[validation]
+- inference.max_batches=1
+- catboost.iterations=2
+- catboost.early_stopping_rounds=1
+- output_dir=outputs/topology_steps/smoke_v10_single_auc
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f7072fe1fba2819f6d90d84fe267dd6a08b85b1d
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-46-52_6da81427bf944b8bb55ad5b71d4359ee/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,6 @@
+[2026-05-11 20:46:55,223][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:46:55,371][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 20:46:59,560][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:46:59,658][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 20:47:03,089][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:47:03,176][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..64d0bd507c12cea022f44f16c5f0a2d802a04550
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,171 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: outputs/topology_steps/smoke_pure_baselines
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 1
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 2
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 1
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4bd58b3fc13152db7c9664ff07e79547a6b80ae4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,171 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - experiments=[E00,E01,E02]
+    - attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}]
+    - training_sources=[validation]
+    - inference.max_batches=1
+    - catboost.iterations=2
+    - catboost.early_stopping_rounds=1
+    - output_dir=outputs/topology_steps/smoke_pure_baselines
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}],catboost.early_stopping_rounds=1,catboost.iterations=2,experiment=topology_steps/roberta_cola,experiments=[E00,E01,E02],extras.print_config=false,inference.max_batches=1,output_dir=outputs/topology_steps/smoke_pure_baselines,training_sources=[validation]
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..413721a8d985ca359404f1b582e733efd111c6b2
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,9 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- experiments=[E00,E01,E02]
+- attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}]
+- training_sources=[validation]
+- inference.max_batches=1
+- catboost.iterations=2
+- catboost.early_stopping_rounds=1
+- output_dir=outputs/topology_steps/smoke_pure_baselines
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..26ae79ada143b57908431c643c309e4a720e8355
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-49-19_3a2ad6f1e3734a5fa2a3b63f3e624f3f/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,6 @@
+[2026-05-11 20:49:21,831][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:49:21,919][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 20:49:26,050][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:49:26,146][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 20:49:29,630][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:49:29,724][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9991bf563b82a8f776c9e6838e6b0bf9e19b8a12
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,183 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: outputs/topology_steps/smoke_fs_grid
+experiments:
+- E00
+- E17
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 1
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.8
+  - 0.9
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 2
+  learning_rate: 0.02
+  depth: 3
+  l2_leaf_reg: 20.0
+  random_strength: 2.0
+  bagging_temperature: 1.0
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 1
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    max_features:
+    - 1
+    - 2
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..eef3462470691dceaff86fbc2f322eb9893d736a
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,175 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - experiments=[E00,E17]
+    - attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}]
+    - training_sources=[train_validation]
+    - inference.max_batches=1
+    - catboost.iterations=2
+    - catboost.early_stopping_rounds=1
+    - feature_selection.grid_search.methods=[single_feature_roc_auc]
+    - feature_selection.grid_search.max_features=[1,2]
+    - feature_selection.grid_search.errors_per_feature=[1,2]
+    - feature_selection.grid_search.min_single_feature_auc_power=[0.5]
+    - output_dir=outputs/topology_steps/smoke_fs_grid
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}],catboost.early_stopping_rounds=1,catboost.iterations=2,experiment=topology_steps/roberta_cola,experiments=[E00,E17],extras.print_config=false,feature_selection.grid_search.errors_per_feature=[1,2],feature_selection.grid_search.max_features=[1,2],feature_selection.grid_search.methods=[single_feature_roc_auc],feature_selection.grid_search.min_single_feature_auc_power=[0.5],inference.max_batches=1,output_dir=outputs/topology_steps/smoke_fs_grid,training_sources=[train_validation]
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..926a172070f41cbb86b486440adcf5c9e156b5d7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,13 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- experiments=[E00,E17]
+- attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}]
+- training_sources=[train_validation]
+- inference.max_batches=1
+- catboost.iterations=2
+- catboost.early_stopping_rounds=1
+- feature_selection.grid_search.methods=[single_feature_roc_auc]
+- feature_selection.grid_search.max_features=[1,2]
+- feature_selection.grid_search.errors_per_feature=[1,2]
+- feature_selection.grid_search.min_single_feature_auc_power=[0.5]
+- output_dir=outputs/topology_steps/smoke_fs_grid
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b140bd3b3f2f1f53fe1e1ca3de99001c4e668df7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-52-39_80f9c9ad48bb4e58b4230879bf6aeb7b/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,6 @@
+[2026-05-11 20:52:42,152][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:52:42,237][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 20:52:46,388][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:52:46,487][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 20:52:50,162][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:52:50,254][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5a0a09373676def09f94a39f9777663e5aeb36e3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,210 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: outputs/topology_steps/smoke_extended_plan
+experiments:
+- E00
+- T1
+- T3
+- X4
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- validation
+bootstrap:
+  n_samples: 5
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: 1
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 2
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 1
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: false
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    max_features:
+    - 1
+    - 2
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..1cedea5b75b6901ae62f905e620294760d23303c
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,176 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - experiments=[E00,T1,T3,X4]
+    - attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}]
+    - training_sources=[validation]
+    - inference.max_batches=1
+    - catboost.iterations=2
+    - catboost.early_stopping_rounds=1
+    - catboost_gpu.enabled=false
+    - feature_selection.grid_search.methods=[single_feature_roc_auc]
+    - feature_selection.grid_search.max_features=[1,2]
+    - feature_selection.grid_search.errors_per_feature=[1]
+    - feature_selection.grid_search.min_single_feature_auc_power=[0.5]
+    - output_dir=outputs/topology_steps/smoke_extended_plan
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}],catboost.early_stopping_rounds=1,catboost.iterations=2,catboost_gpu.enabled=false,experiment=topology_steps/roberta_cola,experiments=[E00,T1,T3,X4],extras.print_config=false,feature_selection.grid_search.errors_per_feature=[1],feature_selection.grid_search.max_features=[1,2],feature_selection.grid_search.methods=[single_feature_roc_auc],feature_selection.grid_search.min_single_feature_auc_power=[0.5],inference.max_batches=1,output_dir=outputs/topology_steps/smoke_extended_plan,training_sources=[validation]
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9be58f77a4861d9e45eafd6f19f0fceded75c99f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,14 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- experiments=[E00,T1,T3,X4]
+- attention.layer_variants=[{name:last1,selected_layers:[-1]}]
+- training_sources=[validation]
+- inference.max_batches=1
+- catboost.iterations=2
+- catboost.early_stopping_rounds=1
+- catboost_gpu.enabled=false
+- feature_selection.grid_search.methods=[single_feature_roc_auc]
+- feature_selection.grid_search.max_features=[1,2]
+- feature_selection.grid_search.errors_per_feature=[1]
+- feature_selection.grid_search.min_single_feature_auc_power=[0.5]
+- output_dir=outputs/topology_steps/smoke_extended_plan
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..375d38c0b70211f3b6612bd64f1e2de142ae3f97
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_20-57-50_2a45548c34f24160b4d4b5f7ff74eb32/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,6 @@
+[2026-05-11 20:57:52,659][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:57:52,755][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 20:58:07,800][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:58:07,885][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-11 20:58:22,448][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 20:58:22,569][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..565129cf8a53769b7711984f011ae559af4e5934
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,261 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+- E14
+- E15
+- E16
+- E17
+- E18
+- T1
+- T2
+- T3
+- T4
+- T5
+- X1
+- X2
+- X3
+- X4
+- X5
+- X6
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 20
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 150
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: true
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    - catboost_importance
+    max_features:
+    - 16
+    - 32
+    - 64
+    - 100
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    - 5
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+    - 0.55
+    - 0.6
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e27ea223af3a378c63e663d6749121d54fbe96c3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,171 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - training_sources=[train,train_validation]
+    - attention.layer_variants=[{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]},{name:big_all12,selected_layers:[-12,-11,-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1]}]
+    - inference.device=cuda
+    - inference.torch_dtype=bfloat16
+    - catboost_gpu.enabled=true
+    - bootstrap.n_samples=20
+    - bootstrap.sample_fraction=0.8
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: attention.layer_variants=[{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]},{name:big_all12,selected_layers:[-12,-11,-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1]}],bootstrap.n_samples=20,bootstrap.sample_fraction=0.8,catboost_gpu.enabled=true,experiment=topology_steps/roberta_cola,extras.print_config=false,inference.device=cuda,inference.torch_dtype=bfloat16,training_sources=[train,train_validation]
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b7e243c3eb20cbe4ba3f2adbcee744c6abf5a0a3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,9 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- training_sources=[train,train_validation]
+- attention.layer_variants=[{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]},{name:big_all12,selected_layers:[-12,-11,-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1]}]
+- inference.device=cuda
+- inference.torch_dtype=bfloat16
+- catboost_gpu.enabled=true
+- bootstrap.n_samples=20
+- bootstrap.sample_fraction=0.8
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..57052f61ee9c9cee1d8545a178b56e05e6169fe3
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,2 @@
+[2026-05-11 21:00:35,106][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 21:00:35,251][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bb7ab8cacc30309a0829b24a28a4250eaa4dc689
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,261 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+- E14
+- E15
+- E16
+- E17
+- E18
+- T1
+- T2
+- T3
+- T4
+- T5
+- X1
+- X2
+- X3
+- X4
+- X5
+- X6
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 20
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 150
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: true
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    - catboost_importance
+    max_features:
+    - 16
+    - 32
+    - 64
+    - 100
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    - 5
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+    - 0.55
+    - 0.6
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-00-32_24a212b41d9a433bb7459dffbebb57e0
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..cc168ef10014f601d47aaed142b1953d60b55068
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,250 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: google/electra-base-discriminator
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/electra_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/electra_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+- E14
+- E15
+- E16
+- E17
+- E18
+- T1
+- T2
+- T3
+- T4
+- T5
+- X1
+- X2
+- X3
+- X4
+- X5
+- X6
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 20
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 150
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: false
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    - catboost_importance
+    max_features:
+    - 16
+    - 32
+    - 64
+    - 100
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    - 5
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+    - 0.55
+    - 0.6
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..13d55d754f1e45cdaaf7b41b82e756df3f20f57e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,171 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/electra_cola
+    - training_sources=[train,train_validation]
+    - attention.layer_variants=[{name:small_last1,selected_layers:[-1]},{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]}]
+    - inference.device=cuda
+    - inference.torch_dtype=bfloat16
+    - catboost_gpu.enabled=false
+    - bootstrap.n_samples=20
+    - bootstrap.sample_fraction=0.8
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: attention.layer_variants=[{name:small_last1,selected_layers:[-1]},{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]}],bootstrap.n_samples=20,bootstrap.sample_fraction=0.8,catboost_gpu.enabled=false,experiment=topology_steps/electra_cola,extras.print_config=false,inference.device=cuda,inference.torch_dtype=bfloat16,training_sources=[train,train_validation]
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/electra_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..af084dc7210ca0b3319a868a0763733aa9d84872
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,9 @@
+- experiment=topology_steps/electra_cola
+- training_sources=[train,train_validation]
+- attention.layer_variants=[{name:small_last1,selected_layers:[-1]},{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]}]
+- inference.device=cuda
+- inference.torch_dtype=bfloat16
+- catboost_gpu.enabled=false
+- bootstrap.n_samples=20
+- bootstrap.sample_fraction=0.8
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8526da674a2ebe2bba28df9721a8e2ee297234ad
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,6 @@
+[2026-05-11 21:01:48,636][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 21:01:48,675][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-12 00:14:28,837][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 00:14:28,879][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-12 01:00:07,174][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 01:00:07,221][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0f2333be3beba3f663701fa439735954bcdd267e
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,250 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: google/electra-base-discriminator
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/electra_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+- E14
+- E15
+- E16
+- E17
+- E18
+- T1
+- T2
+- T3
+- T4
+- T5
+- X1
+- X2
+- X3
+- X4
+- X5
+- X6
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 20
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 150
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: false
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    - catboost_importance
+    max_features:
+    - 16
+    - 32
+    - 64
+    - 100
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    - 5
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+    - 0.55
+    - 0.6
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: google/electra-base-discriminator
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..8d2d6f85abd0ba3419aa1b58bd9bbbb6f6e205b0
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1ee922c95a50713ed3cc93f019f284af59fc588645caa34cb562fc4ba02bcd86
+size 10316
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e57ea42cc2a8883a090426a3c9d42b2aa834fa53
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cac223b8f64f304f16f4ab55946bbe11422215dd0fce96b8e0cf5fc76a1e8743
+size 43892525
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ba4ee1788403d7ffc697475652d77eaa6175c0b4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:49f439745913b520a2eb5d8bb152576d61caedbf8a8ba9c3fa2ec2a1623eda7f
+size 193309579
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e9898ccb08cfbc8d6829f900e2f614221a219fc9
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7ccfd20c4950979b22a20d4874a1e81c529390341962c696b8cdc1a35eb60b45
+size 237261043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ec7b3134c89784d876d4bdfaac7514bb59b4b6c5
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-45_0b4ca28f199a4558acf42f17c0b4e09a/topology_steps/electra_cola/small_last1_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:fa8fd112dc22bee75b7938b5f5c5aa54b3575493940c77c582b3a06f12f58c47
+size 61183717
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a024df7ae42c0153d0b4a7574626dbada3944e03
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,262 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/SST5/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_sst5
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+- E14
+- E15
+- E16
+- E17
+- E18
+- T1
+- T2
+- T3
+- T4
+- T5
+- X1
+- X2
+- X3
+- X4
+- X5
+- X6
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 20
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 150
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: false
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    - catboost_importance
+    max_features:
+    - 16
+    - 32
+    - 64
+    - 100
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    - 5
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+    - 0.55
+    - 0.6
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 5
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.SST5
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+    max_length: 512
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..0c0d6c30e05c467789db43331620f5a68c518324
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,171 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_sst5
+    - training_sources=[train,train_validation]
+    - attention.layer_variants=[{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]},{name:big_all12,selected_layers:[-12,-11,-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1]}]
+    - inference.device=cuda
+    - inference.torch_dtype=bfloat16
+    - catboost_gpu.enabled=false
+    - bootstrap.n_samples=20
+    - bootstrap.sample_fraction=0.8
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: attention.layer_variants=[{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]},{name:big_all12,selected_layers:[-12,-11,-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1]}],bootstrap.n_samples=20,bootstrap.sample_fraction=0.8,catboost_gpu.enabled=false,experiment=topology_steps/roberta_sst5,extras.print_config=false,inference.device=cuda,inference.torch_dtype=bfloat16,training_sources=[train,train_validation]
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_sst5
+      data: sst5
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bc91b47e45b7c49d1f9d3f00c3fe5047b62164ca
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,9 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_sst5
+- training_sources=[train,train_validation]
+- attention.layer_variants=[{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]},{name:big_all12,selected_layers:[-12,-11,-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1]}]
+- inference.device=cuda
+- inference.torch_dtype=bfloat16
+- catboost_gpu.enabled=false
+- bootstrap.n_samples=20
+- bootstrap.sample_fraction=0.8
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c9bbf8aa970271488860de66dd00632d8e056c48
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,3 @@
+[2026-05-11 21:01:47,277][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 21:01:48,995][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 21:01:49,184][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/topology_steps/roberta_sst5/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/topology_steps/roberta_sst5/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..42a8bed95b5baf1b2abedbe81b5554a5637de7d4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/topology_steps/roberta_sst5/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,262 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/SST5/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12/topology_steps/roberta_sst5
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+- E14
+- E15
+- E16
+- E17
+- E18
+- T1
+- T2
+- T3
+- T4
+- T5
+- X1
+- X2
+- X3
+- X4
+- X5
+- X6
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 20
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 150
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: false
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    - catboost_importance
+    max_features:
+    - 16
+    - 32
+    - 64
+    - 100
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    - 5
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+    - 0.55
+    - 0.6
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 5
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.SST5
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+    max_length: 512
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-46_0746f11627214d3b8d102655578cbf12
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7c9b47b312649004a1578ef22e244690d5b0aa67
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,251 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: google/electra-base-discriminator
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/electra_runs_seeds/SST5/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/electra_sst5
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+- E14
+- E15
+- E16
+- E17
+- E18
+- T1
+- T2
+- T3
+- T4
+- T5
+- X1
+- X2
+- X3
+- X4
+- X5
+- X6
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 20
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 150
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: false
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    - catboost_importance
+    max_features:
+    - 16
+    - 32
+    - 64
+    - 100
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    - 5
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+    - 0.55
+    - 0.6
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 5
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.SST5
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+    max_length: 512
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..79c775d28bf652394b12376d3d557c9702fc50cc
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,171 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/electra_sst5
+    - training_sources=[train,train_validation]
+    - attention.layer_variants=[{name:small_last1,selected_layers:[-1]},{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]}]
+    - inference.device=cuda
+    - inference.torch_dtype=bfloat16
+    - catboost_gpu.enabled=false
+    - bootstrap.n_samples=20
+    - bootstrap.sample_fraction=0.8
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: attention.layer_variants=[{name:small_last1,selected_layers:[-1]},{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]}],bootstrap.n_samples=20,bootstrap.sample_fraction=0.8,catboost_gpu.enabled=false,experiment=topology_steps/electra_sst5,extras.print_config=false,inference.device=cuda,inference.torch_dtype=bfloat16,training_sources=[train,train_validation]
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/electra_sst5
+      data: sst5
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a4cfbfef483c5c54c9e06db2d796675ef9de8486
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,9 @@
+- experiment=topology_steps/electra_sst5
+- training_sources=[train,train_validation]
+- attention.layer_variants=[{name:small_last1,selected_layers:[-1]},{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]}]
+- inference.device=cuda
+- inference.torch_dtype=bfloat16
+- catboost_gpu.enabled=false
+- bootstrap.n_samples=20
+- bootstrap.sample_fraction=0.8
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7ff9a27be3d352133e6a053f82f09d6cc9348d7b
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,9 @@
+[2026-05-11 21:01:47,427][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-11 21:01:49,044][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 21:01:49,133][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-12 02:03:21,785][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-12 02:03:22,759][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 02:03:22,844][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
+[2026-05-12 02:57:39,927][huggingface_hub.repocard][WARNING] - Repo card metadata block was not found. Setting CardData to empty.
+[2026-05-12 02:57:40,698][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 02:57:40,786][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 8544 Valid samples: 1101 Test samples: 2210
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4f1d785ce72f9c3adde47abb477ea44af2ab58de
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,251 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: google/electra-base-discriminator
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/electra_runs_seeds/SST5/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+- E14
+- E15
+- E16
+- E17
+- E18
+- T1
+- T2
+- T3
+- T4
+- T5
+- X1
+- X2
+- X3
+- X4
+- X5
+- X6
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 20
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: small_last1
+    selected_layers:
+    - -1
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 150
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: false
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    - catboost_importance
+    max_features:
+    - 16
+    - 32
+    - 64
+    - 100
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    - 5
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+    - 0.55
+    - 0.6
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 5
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.SST5
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+    max_length: 512
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: google/electra-base-discriminator
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..e956ead42a8231ffa996050be3b9caf184718979
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b984086f0ea6640fc01135d6e7480cace818d258be382576ec42dbfc0b732464
+size 20798
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6d76d0dc735d857e55c93e70fae289f4b37aa647
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:bfd7bc29616e74e8b89c7e146da95158962d3ef748269d23c96af9daf09414bc
+size 109012291
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ca475c42c6ff6d26ac3de6675598576eb96461a7
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:714f8c3c2f2703f02df269dd680c8d371fd995262f7a724db440496259ae93fa
+size 339788197
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..eebf4b4895615472fce99c55cd5e811f936db20c
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8e72af47dd69f7c7258419558c36880904206ab5eb5a9b97951151803e237ff0
+size 377629189
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4e8a7c749b0e05cac813abade3caa16f2096bd02
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_0b7b21a500e247719d4b7e38f0d4f366/topology_steps/electra_sst5/small_last1_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a07009041f33fe678fa51a6e29bd56f1527fd04dc7131c4ebff0114edb33fab1
+size 63838446
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/.hydra/config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/.hydra/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bd0ac50901d64be4f330dc127512f75e71783168
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/.hydra/config.yaml
@@ -0,0 +1,261 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: ${paths.root_dir}/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: ${paths.output_dir}/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+- E14
+- E15
+- E16
+- E17
+- E18
+- T1
+- T2
+- T3
+- T4
+- T5
+- X1
+- X2
+- X3
+- X4
+- X5
+- X6
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 20
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 150
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: false
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    - catboost_importance
+    max_features:
+    - 16
+    - 32
+    - 64
+    - 100
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    - 5
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+    - 0.55
+    - 0.6
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: ${base_architecture}
+paths:
+  root_dir: ${oc.env:PROJECT_ROOT}
+  data_dir: ${paths.root_dir}/data/
+  log_dir: ${paths.root_dir}/logs/
+  output_dir: ${hydra:runtime.output_dir}
+  work_dir: ${hydra:runtime.cwd}
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/.hydra/hydra.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/.hydra/hydra.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..eb12bd857a89ead09a5d2c94a6bd96f116a392c6
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/.hydra/hydra.yaml
@@ -0,0 +1,171 @@
+hydra:
+  run:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/runs/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+  sweep:
+    dir: ${paths.log_dir}/${task_name}/multiruns/${now:%Y-%m-%d}_${now:%H-%M-%S}_${uuid:}
+    subdir: ${hydra.job.num}
+  launcher:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_launcher.BasicLauncher
+  sweeper:
+    _target_: hydra._internal.core_plugins.basic_sweeper.BasicSweeper
+    max_batch_size: null
+    params: null
+  help:
+    app_name: ${hydra.job.name}
+    header: '${hydra.help.app_name} is powered by Hydra.
+
+      '
+    footer: 'Powered by Hydra (https://hydra.cc)
+
+      Use --hydra-help to view Hydra specific help
+
+      '
+    template: '${hydra.help.header}
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (group=option)
+
+
+      $APP_CONFIG_GROUPS
+
+
+      == Config ==
+
+      Override anything in the config (foo.bar=value)
+
+
+      $CONFIG
+
+
+      ${hydra.help.footer}
+
+      '
+  hydra_help:
+    template: 'Hydra (${hydra.runtime.version})
+
+      See https://hydra.cc for more info.
+
+
+      == Flags ==
+
+      $FLAGS_HELP
+
+
+      == Configuration groups ==
+
+      Compose your configuration from those groups (For example, append hydra/job_logging=disabled
+      to command line)
+
+
+      $HYDRA_CONFIG_GROUPS
+
+
+      Use ''--cfg hydra'' to Show the Hydra config.
+
+      '
+    hydra_help: ???
+  hydra_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][HYDRA] %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+    loggers:
+      logging_example:
+        level: DEBUG
+    disable_existing_loggers: false
+  job_logging:
+    version: 1
+    formatters:
+      simple:
+        format: '[%(asctime)s][%(name)s][%(levelname)s] - %(message)s'
+    handlers:
+      console:
+        class: logging.StreamHandler
+        formatter: simple
+        stream: ext://sys.stdout
+      file:
+        class: logging.FileHandler
+        formatter: simple
+        filename: ${hydra.runtime.output_dir}/${task_name}.log
+    root:
+      level: INFO
+      handlers:
+      - console
+      - file
+    disable_existing_loggers: false
+  env: {}
+  mode: RUN
+  searchpath: []
+  callbacks: {}
+  output_subdir: .hydra
+  overrides:
+    hydra:
+    - hydra.mode=RUN
+    task:
+    - experiment=topology_steps/roberta_cola
+    - training_sources=[train,train_validation]
+    - attention.layer_variants=[{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]},{name:big_all12,selected_layers:[-12,-11,-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1]}]
+    - inference.device=cuda
+    - inference.torch_dtype=bfloat16
+    - catboost_gpu.enabled=false
+    - bootstrap.n_samples=20
+    - bootstrap.sample_fraction=0.8
+    - extras.print_config=false
+  job:
+    name: run_attention_topology_steps
+    chdir: null
+    override_dirname: attention.layer_variants=[{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]},{name:big_all12,selected_layers:[-12,-11,-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1]}],bootstrap.n_samples=20,bootstrap.sample_fraction=0.8,catboost_gpu.enabled=false,experiment=topology_steps/roberta_cola,extras.print_config=false,inference.device=cuda,inference.torch_dtype=bfloat16,training_sources=[train,train_validation]
+    id: ???
+    num: ???
+    config_name: topology_steps.yaml
+    env_set: {}
+    env_copy: []
+    config:
+      override_dirname:
+        kv_sep: '='
+        item_sep: ','
+        exclude_keys: []
+  runtime:
+    version: 1.3.2
+    version_base: '1.3'
+    cwd: /workspace/AdUE
+    config_sources:
+    - path: hydra.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra
+    - path: /workspace/AdUE/configs
+      schema: file
+      provider: main
+    - path: hydra_plugins.hydra_colorlog.conf
+      schema: pkg
+      provider: hydra-colorlog
+    - path: ''
+      schema: structured
+      provider: schema
+    output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692
+    choices:
+      hydra: default
+      extras: default
+      paths: default
+      experiment: topology_steps/roberta_cola
+      data: cola
+      hydra/env: default
+      hydra/callbacks: null
+      hydra/job_logging: default
+      hydra/hydra_logging: default
+      hydra/hydra_help: default
+      hydra/help: default
+      hydra/sweeper: basic
+      hydra/launcher: basic
+      hydra/output: default
+  verbose: false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/.hydra/overrides.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/.hydra/overrides.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c99fe66122217a1eb16bef9c35740f364fb8814f
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/.hydra/overrides.yaml
@@ -0,0 +1,9 @@
+- experiment=topology_steps/roberta_cola
+- training_sources=[train,train_validation]
+- attention.layer_variants=[{name:medium_last4,selected_layers:[-4,-3,-2,-1]},{name:big_all12,selected_layers:[-12,-11,-10,-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1]}]
+- inference.device=cuda
+- inference.torch_dtype=bfloat16
+- catboost_gpu.enabled=false
+- bootstrap.n_samples=20
+- bootstrap.sample_fraction=0.8
+- extras.print_config=false
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps.log b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps.log
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..39263f1431955ad8e1053b384c011dc0e08728b4
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps.log
@@ -0,0 +1,6 @@
+[2026-05-11 21:01:49,057][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-11 21:01:49,263][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-12 02:25:41,863][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 02:25:42,038][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
+[2026-05-12 04:19:21,560][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Dataset has train/test/valid split
+[2026-05-12 04:19:21,696][src.data.text_module][INFO] - [rank: 0] Train samples: 6840 Valid samples: 1711 Test samples: 1043
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_targets.npz b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_targets.npz
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..59a0a5a3785c60130de5812472325c8cf124dbfd
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_targets.npz
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2177ec2a77b63e4018bd6cd193c48d396f7dc9e7d261439ceb39bf5c941fb748
+size 10884
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2171b0db52074f062b95742488c0672649b76912
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_test_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:14f2441463998b81bdbcb58ed7421db9e263ace8b13277a4becd68bfdca5c199
+size 48502286
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bc1730d10287f4893f55013393b2fdd2afbbe6b5
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:08314660138347848597b15f60966d4ff4a31cbd0a48590f818482c15a8d2339
+size 218111739
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..af32c6bbcb71126fdc19ad6212ce877b8c0ed647
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_train_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:aa3d8d96aea69b485284e0c93d238410794cec31ab63fb2ef5c2e8c7fc5f40b3
+size 267643443
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3b169f538b34a6ac689b4f21f4ec5bd15c1db2b1
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/medium_last4_validation_feature_table.parquet
@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:0c8ad63990edcce8a046d4f55afb07632ac5302229fe5ef42b7fc55879d26e39
+size 68227390
diff --git a/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..09a00e8dd046ea45f2641c7385ce0fcbc41937e9
--- /dev/null
+++ b/topology/logs/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola/resolved_config.yaml
@@ -0,0 +1,261 @@
+task:
+  target: misclassification
+  positive_label: error
+  primary_metric: roc_auc
+task_name: topology_steps
+seed: 1337
+base_architecture: roberta-base
+model_path: /workspace/AdUE/data/full_models/roberta_runs_seeds/CoLa/0
+output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692/topology_steps/roberta_cola
+experiments:
+- E00
+- E01
+- E02
+- E03
+- E04
+- E05
+- E06
+- E07
+- E08
+- E09
+- E10
+- E11
+- E12
+- E13
+- E14
+- E15
+- E16
+- E17
+- E18
+- T1
+- T2
+- T3
+- T4
+- T5
+- X1
+- X2
+- X3
+- X4
+- X5
+- X6
+baselines:
+  allowed_only:
+  - msp
+  - entropy
+  msp_score: one_minus_msp
+  entropy_score: normalized_entropy
+training_sources:
+- train
+- train_validation
+bootstrap:
+  n_samples: 20
+  sample_fraction: 0.8
+inference:
+  batch_size: 8
+  device: cuda
+  torch_dtype: bfloat16
+  max_batches: null
+attention:
+  use_post_softmax_attention: true
+  remove_padding: true
+  keep_cls: true
+  keep_sep: true
+  symmetrization: max
+  distance: one_minus_weight
+  selected_layers:
+  - -1
+  layer_variants:
+  - name: medium_last4
+    selected_layers:
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  - name: big_all12
+    selected_layers:
+    - -12
+    - -11
+    - -10
+    - -9
+    - -8
+    - -7
+    - -6
+    - -5
+    - -4
+    - -3
+    - -2
+    - -1
+  head_mode: aggregate_all
+  aggregators:
+  - mean
+  - std
+  - max
+threshold_graph:
+  quantiles:
+  - 0.5
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  absolute_thresholds:
+  - 0.025
+  - 0.05
+  - 0.1
+  - 0.25
+  - 0.5
+  - 0.75
+patterns:
+  enabled:
+  - self
+  - previous
+  - next
+  - cls
+  - eos
+  - local_window
+  - uniform
+  local_radius: 2
+  distance: normalized_frobenius
+mst:
+  enabled_features:
+  - total_length_norm
+  - edge_mean
+  - edge_std
+  - edge_max
+  - cls_attachment
+  - cls_path_mean
+  - diameter
+  - leaf_ratio
+persistent_homology:
+  backend: mst_h0_and_graph_h1_proxy
+  maxdim: 1
+  max_death: 1.0
+  eps: 1.0e-12
+vectorized_ph:
+  grid_size: 16
+  features:
+  - betti_curve
+  - silhouette
+  silhouette_power: 1.0
+cross_head:
+  max_heads: 12
+  max_pairs: 120
+  pair_strategy: last_layer_all_pairs
+  paper_seed_pairs:
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 8
+  - - 9
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 10
+  - - 10
+    - 11
+    - 11
+    - 11
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 6
+  - - 11
+    - 11
+    - 11
+    - 7
+  dims:
+  - 0
+  - 1
+  distances:
+  - lightweight_summary_distance
+  threshold_quantiles:
+  - 0.6
+  - 0.7
+  - 0.8
+  - 0.9
+  - 0.95
+cls_subgraph:
+  topk:
+  - 5
+  - 10
+  - 20
+order_bands:
+  bands:
+  - previous
+  - next
+  - local
+  - global
+  local_radius:
+  - 2
+  - 4
+catboost:
+  loss_function: Logloss
+  eval_metric: AUC
+  iterations: 3000
+  learning_rate: 0.015
+  depth: 2
+  l2_leaf_reg: 40.0
+  random_strength: 3.0
+  bagging_temperature: 1.5
+  auto_class_weights: Balanced
+  early_stopping_rounds: 150
+  verbose: false
+  allow_writing_files: false
+catboost_gpu:
+  enabled: false
+  devices: '0'
+feature_selection:
+  enabled_for_final: true
+  method: single_feature_roc_auc
+  max_features: 64
+  errors_per_feature: 5
+  min_single_feature_auc_power: 0.0
+  grid_search:
+    enabled: true
+    metric: roc_auc
+    methods:
+    - single_feature_roc_auc
+    - catboost_importance
+    max_features:
+    - 16
+    - 32
+    - 64
+    - 100
+    errors_per_feature:
+    - 1
+    - 2
+    - 5
+    min_single_feature_auc_power:
+    - 0.5
+    - 0.55
+    - 0.6
+metrics:
+  ece_bins: 10
+data:
+  _target_: src.data.text_module.TextDataModule
+  _recursive_: false
+  num_labels: 2
+  dataset:
+    _target_: src.dataset.sequence_classification.CoLa
+  batch_size: 8
+  num_workers: 0
+  pin_memory: false
+  collate_fn:
+    _target_: transformers.DataCollatorWithPadding
+    return_tensors: pt
+    padding: longest
+  tokenizer:
+    _target_: transformers.AutoTokenizer.from_pretrained
+    pretrained_model_name_or_path: roberta-base
+paths:
+  root_dir: /workspace/AdUE
+  data_dir: /workspace/AdUE/data/
+  log_dir: /workspace/AdUE/logs/
+  output_dir: /workspace/AdUE/logs/topology_steps/runs/2026-05-11_21-01-46_7c0c926cd90542889ee43ee3e8665692
+  work_dir: /workspace/AdUE
+extras:
+  ignore_warnings: false
+  enforce_tags: false
+  print_config: false