fix(configs): 修复 resnet18 训练配置无法构建，并补上对应的评估配置

- configs/train/resnet18.yaml 此前直接报错：它同时继承 tiny_conv 与 resnet18 的模型
  配置，深度合并后 backbone 混了两边字段。在 configs/model/resnet18.yaml 的 backbone
  上加 _replace_: true 整块替换
- _replace_ 标记此前不生效：_load_raw 对每个 base 都会先 deep_merge({}, data)，
  标记在参与替换判断之前就被剥掉了。改为合并期间保留、load_config 末尾统一剥除
- 新增 configs/eval/resnet18.yaml：评估必须与训练用同一套模型配置，否则构建出的
  骨架与权重对不上，而此前只有 baseline 一个评估配置
- 新增参数化测试：仓库里每个配置都要能真的构建出组件（片段自动跳过），
  且训练/评估配置对的 model 段必须一致
- README 补充骨架与配置对的对应表

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -89,6 +89,24 @@ uv run python scripts/export_onnx.py --config configs/train/baseline.yaml \
     --checkpoint runs/baseline/best.pth --output runs/baseline/model.onnx
 ```
 
+换骨架用对应的配置对（训练与评估必须成对，否则构建出的骨架与权重对不上）：
+
+| 骨架 | 训练 | 评估 | work_dir |
+| --- | --- | --- | --- |
+| `tiny_conv`（默认） | `configs/train/baseline.yaml` | `configs/eval/baseline.yaml` | `runs/baseline` |
+| `resnet18` | `configs/train/resnet18.yaml` | `configs/eval/resnet18.yaml` | `runs/resnet18` |
+
+```bash
+uv run python train.py --config configs/train/resnet18.yaml
+uv run python eval.py  --config configs/eval/resnet18.yaml
+uv run python scripts/export_onnx.py --config configs/train/resnet18.yaml \
+    --checkpoint runs/resnet18/best.pth --output runs/resnet18/model.onnx
+```
+
+要加别的骨架（mobilenet / shufflenet），照 [configs/model/resnet18.yaml](configs/model/resnet18.yaml)
+复制一份改 `arch` 即可——注意保留里面的 `_replace_: true`，否则 `tiny_conv` 的
+`widths/depths/block` 会残留下来传给新骨架。
+
 产物写在 `work_dir`（默认 `runs/<name>/`）：`train.log`、`config.yaml`、`last.pth`、`best.pth`、`swanlog/`。
 
 ## 多类 / 单类分类