GEARSConfig {SMRUCC.genomics.Analysis.GEARS}

.NET clr documentation

GEARSConfig

Description

GEARS 虚拟扰动实验的超参数配置

默认取值针对 demo\TestData1 这样规模的数据（约 370 个基因、约 350 条先验边）做过权衡： 在单核 CPU 上完成一次完整训练约需数十秒。基因规模更大时建议下调 GEARSConfig.NSinglePerturbation、GEARSConfig.NComboPerturbation 或 GEARSConfig.Epochs。

Declare

            
# namespace SMRUCC.genomics.Analysis.GEARS
export class GEARSConfig {
   # 图卷积层的激活函数
   Activation: ActivationType;
   # 每个基因追加的共表达边数量（GEARS 的共表达协方差图）
   CoexpressionTopK: integer;
   # 组合扰动中同时扰动的基因个数
   ComboSize: integer;
   # 基因身份嵌入维度（对应 readme 中 e_i 的维度 d）
   EmbeddingDim: integer;
   # 训练轮数
   Epochs: integer;
   # 图卷积隐藏层维度
   HiddenDim: integer;
   # L2 正则化（权重衰减）系数，0 表示不启用
   L2Lambda: double;
   # Adam 优化器学习率
   LearningRate: double;
   # 仿真器的最大传播跳数
   MaxHops: integer;
   # 共表达边的最小相关系数阈值
   MinCoexpression: double;
   # 仿真生成的组合扰动样本数量
   NComboPerturbation: integer;
   # 仿真生成的单基因扰动样本数量
   NSinglePerturbation: integer;
   # 图卷积层数，等于模型可捕捉的间接调控跳数
   NumLayers: integer;
   # 每隔多少个 epoch 打印一次训练损失；0 表示静默
   PrintEvery: integer;
   # 仿真器的每跳信号衰减系数
   PropagationDecay: double;
   # 随机种子；给定后建图、初始化、样本生成与推理均可复现
   Seed: integer;
   # 显著性判据：|Z-score| 大于该阈值才被标记为显著变化
   SignificanceZScore: double;
   # 仿真标签的噪声水平（以基因标准差为单位）
   SimulatorNoise: double;
   # 仿真器中组合扰动的协同放大系数，0 表示退化为线性叠加
   SynergyStrength: double;
   # 是否使用稠密归一化邻接矩阵聚合（默认 False，使用稀疏入边聚合）
   UseDense: boolean;
   # 是否为每种边关系类型（激活/抑制/共表达）分配独立的变换矩阵
   UsePerRelationTransform: boolean;
}

        

.NET clr type reference tree

1. use by property member Activation: ActivationType

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