Visualization

13. Визуализация и артефакты

Артефакты на диске

runs/<experiment>/run_XXXX/
├── run_meta.json                      ← параметры ExperimentConfig
├── topology_hashes.json               ← уникальные топологии за весь run
├── run_archive.json                   ← все поколения, fitness, top-20 состояния
├── live_dashboard.html                ← live Plotly (авто-обновление)
├── run_report.html                    ← финальный статический отчёт
└── epoch_YYYY/
    ├── generation_summary.json        ← метрики лучшего, тайминги, confusion counts
    ├── fitness.json                   ← fitness каждого генома в поколении
    ├── population_info.json           ← поколение, timestamp, размер популяции
    └── model_ZZZZ/
        └── *.pt                       ← веса top-K геномов

Типы отчётов

Артефакт	Генератор	Содержимое
live_dashboard.html	dashboard.py	Plotly: кривые fitness, таблица поколений, авто-refresh каждые 5 сек
run_report.html	final_report.py	Матрица ошибок, TP/TN/FP/FN примеры, топология DAG, метрики по порогам
index.html	final_report.py	Навигация по run и эксперименту
ablation_report.html	unified_report.py	Мультиrun сравнение: кривые + сводная таблица метрик
report_phase_*.html	05_structured_study.py	Per-phase сравнение конфигураций
study_final_report.html	05_structured_study.py	Итоговый отчёт всего structured study
Dash Run Viewer	apps/run_viewer	Интерактивный просмотр, топология, экспорт

Визуализация топологии (arch_viz.py)

plot_genome_architecture(genome) строит DAG топологии с использованием matplotlib: - Узлы: вход (зелёный), скрытые (синий), выход (оранжевый). - Рёбра: Conv2d(CxC, KhxKw) — аннотированы параметрами. - Позиции: по слоям (глубина вершины).

---