尊敬的作者，
首先非常感谢您开源这项工作，您的工作对我理解中毒样本检测非常有帮助。
在研读您的代码时，我注意到一个设计细节，希望能了解您的设计考量。在train_autoencoder函数中，输入数据被reshape为形状(-1, 1, s)，其中时间步维度（sequence_length）被设置为1：
_, pred = net(X_train.view(-1, 1, s))
同样地，在解码器部分也使用了单时间步处理：
output1, (h_n1, c_n1) = self.rnn_2(encoder.view(-1, 1, self.d))
这种设置意味着每个样本被视为独立的单时间步序列，而非利用LSTM处理多时间步序列数据的天然优势。我想请教：
- 这种单时间步设计是出于特定的模型考量还是应用场景需求？
- 是否考虑过将多个连续点作为真正的时间序列输入（sequence_length > 1），性能上有何变化吗？
非常期待您的见解，这将帮助我更好地理解您的工作。感谢您抽出宝贵时间解答。
祝研究顺利！
尊敬的作者，
首先非常感谢您开源这项工作，您的工作对我理解中毒样本检测非常有帮助。
在研读您的代码时，我注意到一个设计细节，希望能了解您的设计考量。在train_autoencoder函数中，输入数据被reshape为形状(-1, 1, s)，其中时间步维度（sequence_length）被设置为1：
_, pred = net(X_train.view(-1, 1, s))同样地，在解码器部分也使用了单时间步处理：
output1, (h_n1, c_n1) = self.rnn_2(encoder.view(-1, 1, self.d))这种设置意味着每个样本被视为独立的单时间步序列，而非利用LSTM处理多时间步序列数据的天然优势。我想请教：
非常期待您的见解，这将帮助我更好地理解您的工作。感谢您抽出宝贵时间解答。
祝研究顺利！