feat(configs): 新增 resnet101 的自监督聚类配置

resnet101 此前不在 TorchvisionBackbone 的支持列表里，先补进 _SUPPORTED
（out_channels 2048），随后被既有的参数化测试自动覆盖：能前向、声明维度与实际一致。

configs/cluster/film_simclr_resnet101.yaml 仿照 resnet18/50 两份，只改骨架与
batch_size，其余超参一致以便横向对比：
- 42.5M 参数（resnet18 11.2M / resnet50 23.5M），layer2+3 仍是 1536 维，
  与 resnet50 相同，差别在深度（layer3 有 23 个 block 而非 6 个）
- batch_size 取 128：MPS 上 resnet50 在 1024 已 OOM，resnet101 约重 1.8 倍故再降一档；
  注释里说明该数字来自 MPS，16 GB 独显上可往上调
- pretrained 首次使用会下载约 171 MB 权重

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

README.md

@@ -470,7 +470,7 @@ view_transforms:            # 生成两个视图的随机增强
 
 #### 换一个骨架
 
-**仓库自带 resnet18 / resnet50 的现成配置**，直接用：
+**仓库自带 resnet18 / resnet50 / resnet101 的现成配置**，直接用：
 
 ```bash
 uv run python scripts/cluster_unlabeled.py --config configs/cluster/film_simclr_resnet18.yaml \
@@ -478,6 +478,9 @@ uv run python scripts/cluster_unlabeled.py --config configs/cluster/film_simclr_
 
 uv run python scripts/cluster_unlabeled.py --config configs/cluster/film_simclr_resnet50.yaml \
     --work-dir runs/simclr_r50 --set simclr.epochs=40
+
+uv run python scripts/cluster_unlabeled.py --config configs/cluster/film_simclr_resnet101.yaml \
+    --work-dir runs/simclr_r101 --set simclr.epochs=40
 ```
 
 两者在 Apple MPS 上的实测开销（14,579 张，128×128 双视图）：
@@ -486,6 +489,7 @@ uv run python scripts/cluster_unlabeled.py --config configs/cluster/film_simclr_
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 | resnet18 | 11.2M | 384 | 约 93 秒 | 1024 可用 |
 | resnet50 | 23.5M | 1536 | 约 155 秒 | **1024 会 OOM**（需 18.7 GiB），配置里用 256 |
+| resnet101 | 42.5M | 1536 | 未实测 | 配置里用 128（按规模比例保守取值） |
 
 resnet50 每 epoch 的耗时与 batch 基本无关（算力受限），所以显存不够时往下调 batch 不花额外时间，
 只是 NT-Xent 的负样本变少。
@@ -508,7 +512,8 @@ resnet18 参数量是 tiny_conv 的 37 倍（11.2M vs 0.3M），1 个 epoch 远
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 | `tiny_conv` | — | 256（可调） | 自研深度可分离卷积，默认，最轻 |
 | `torchvision` | `resnet18` / `resnet34` | 512 | 通用基线 |
-| `torchvision` | `resnet50` | 2048 | 最强也最重，MPS 上注意 batch |
+| `torchvision` | `resnet50` | 2048 | 更强也更重，MPS 上注意 batch |
+| `torchvision` | `resnet101` | 2048 | 最深，首次使用会下载约 171 MB 权重 |
 | `torchvision` | `mobilenet_v3_small` / `_large` | 576 / 960 | 面向实时部署 |
 | `torchvision` | `shufflenet_v2_x1_0` | 1024 | 同上 |