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>

tests/test_simclr.py

@@ -292,6 +292,39 @@ def test_resume_with_a_longer_schedule_rebuilds_the_lr_curve(tiny_image_dir, tmp
     assert lr == pytest.approx(1e-3 * (1 + math.cos(math.pi * 10 / 30)) / 2, rel=1e-3)
 
 
+def test_restart_schedule_gives_the_new_lr_full_value(tiny_image_dir, tmp_path):
+    """续训到调度末段时，cosine 会把新 lr 乘上接近 0 的系数；
+    restart_schedule 按剩余轮数重开曲线，让新 lr 从满值开始。"""
+    import math
+
+    work_dir = tmp_path / "run"
+    _make_trainer(
+        tiny_image_dir, work_dir, epochs=9,
+        optimizer={"name": "adamw", "lr": 1e-3},
+    ).fit()
+
+    def resumed(restart):
+        return SimCLRTrainer(
+            BACKBONES.build({"name": "tiny_conv", "widths": [8, 16], "depths": [1, 1]}),
+            _make_trainer(tiny_image_dir, work_dir, epochs=1).dataloader,
+            {"epochs": 10, "amp": False, "log_interval": 999, "save_interval": 1,
+             "scheduler": {"name": "cosine"}, "optimizer": {"name": "adamw", "lr": 1e-3},
+             "projection": {"hidden_channels": 16, "out_channels": 8},
+             "swanlab": {"enabled": False}, "restart_schedule": restart},
+            torch.device("cpu"),
+            work_dir,
+            resume=work_dir / "simclr_last.pth",
+        )
+
+    # 默认：沿用整条曲线，9/10 处只剩很小的系数
+    default_lr = resumed(False).optimizer.param_groups[0]["lr"]
+    assert default_lr == pytest.approx(1e-3 * (1 + math.cos(math.pi * 9 / 10)) / 2)
+    assert default_lr < 1e-3 * 0.1
+
+    # 打开开关：新 lr 从满值开始
+    assert resumed(True).optimizer.param_groups[0]["lr"] == pytest.approx(1e-3)
+
+
 def test_resume_takes_hyperparams_from_config_not_checkpoint(tiny_image_dir, tmp_path):
     """续训时 lr / weight_decay / 总轮数一律以 yaml 为准，存档只提供进度。