fix(config): --set 拦下不存在的键，并支持续训时重开学习率曲线

用户反馈"聚类配置里改不了 lr/weight_decay"，实测是两件事：

1. --set 的键打错字母会凭空造出一个谁也不读的键，训练照跑但改动无效。
   实例：simclr.optmizer.weight_decay=0.0（optimizer 少个 i）被静默接受。
   现在 apply_overrides 默认只允许覆盖已存在的键，报错时给出同级可用键
   与最接近的拼写（"是不是想写 'optimizer'？"）。需要新增键时可 strict=False。

2. lr 其实生效了，但从 2229/2500 续训时 cosine 只剩满值的 3%，
   新设的 1e-3 落到 2.87e-5。新增 restart_schedule 开关：按剩余轮数重开曲线，
   新 lr 从满值开始；SimCLR 与检测训练都支持。续训日志补上调度进度，
   并在 lr 不足 initial_lr 的 10% 时警告并给出两种解法。

顺带：严格校验立刻暴露出 configs/cluster/film.yaml 里根本没有 scatter 段
（代码 cfg.get("scatter", {}) 兜底走默认值，所以功能正常但配置项形同虚设），已补上。

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

engine/simclr.py

@@ -287,6 +287,21 @@ class SimCLRTrainer:
         # 否则从 0 出发只会一路留在 0。
         for group in self.optimizer.param_groups:
             group["lr"] = group.get("initial_lr", group["lr"])
+
+        if self.cfg.get("restart_schedule"):
+            # 续训到调度末段时，cosine 会把新设的 lr 乘上一个接近 0 的系数
+            # （2229/2500 处只剩 2.9%），"调大学习率接着练"就落空了。
+            # 打开这个开关：按剩余轮数重开一条曲线，新 lr 从满值开始。
+            remaining = max(1, self.epochs - self.start_epoch)
+            self.scheduler = build_scheduler(self.optimizer, self.cfg.get("scheduler"), remaining)
+            logger.warning(
+                "restart_schedule=true：学习率调度从 epoch %d 重新开始，覆盖剩余 %d 轮，"
+                "起始 lr=%.2e",
+                self.start_epoch,
+                remaining,
+                self.optimizer.param_groups[0]["lr"],
+            )
+            return
         self.scheduler = build_scheduler(self.optimizer, self.cfg.get("scheduler"), self.epochs)
         with warnings.catch_warnings():
             warnings.simplefilter("ignore")  # 快进阶段的 "step before optimizer.step()" 属预期
@@ -311,13 +326,23 @@ class SimCLRTrainer:
 
         if changes:
             logger.warning("配置与存档不一致，按**当前配置**执行：%s", "；".join(changes))
+        group = self.optimizer.param_groups[0]
+        initial = group.get("initial_lr", float("nan"))
         logger.info(
-            "续训超参：lr=%.2e（initial_lr=%.2e）weight_decay=%s，共 %d 轮",
-            self.optimizer.param_groups[0]["lr"],
-            self.optimizer.param_groups[0].get("initial_lr", float("nan")),
-            [g["weight_decay"] for g in self.optimizer.param_groups],
+            "续训超参：lr=%.2e（initial_lr=%.2e，调度进度 %d/%d）weight_decay=%s",
+            group["lr"],
+            initial,
+            self.start_epoch,
             self.epochs,
+            [g["weight_decay"] for g in self.optimizer.param_groups],
         )
+        if initial and group["lr"] < initial * 0.1 and not self.cfg.get("restart_schedule"):
+            logger.warning(
+                "当前 lr 只有 initial_lr 的 %.1f%%——调度已接近末尾，此时调大 lr 收效有限。"
+                "想让新 lr 真正生效可加 --set simclr.restart_schedule=true（按剩余轮数重开曲线），"
+                "或调大 simclr.epochs 拉长整条曲线。",
+                group["lr"] / initial * 100,
+            )
 
     def _checkpoint(self, epoch: int) -> None:
         """同时落两份：给下游用的骨架，和给续训用的完整状态。"""

engine/trainer.py

@@ -200,6 +200,19 @@ class Trainer:
         # 否则从检查点带来的 lr 出发会算出一条错的曲线。
         for group in self.optimizer.param_groups:
             group["lr"] = group.get("initial_lr", group["lr"])
+
+        if self.cfg.get("restart_schedule"):
+            # 续训到调度末段时 cosine 会把新设的 lr 乘上一个接近 0 的系数，
+            # "调大学习率接着练"就落空了。打开这个开关按剩余轮数重开一条曲线。
+            remaining = max(1, self.epochs - self.start_epoch)
+            self.scheduler = build_scheduler(self.optimizer, self.cfg.get("scheduler"), remaining)
+            logger.warning(
+                "restart_schedule=true：学习率调度从 epoch %d 重新开始，覆盖剩余 %d 轮，起始 lr=%.2e",
+                self.start_epoch,
+                remaining,
+                self.optimizer.param_groups[0]["lr"],
+            )
+            return
         self.scheduler = build_scheduler(self.optimizer, self.cfg.get("scheduler"), self.epochs)
         with warnings.catch_warnings():
             warnings.simplefilter("ignore")  # 快进阶段的 "step before optimizer.step()" 属预期