 Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(simclr): 支持断点续训，恢复优化器与调度器状态
此前 simclr.checkpoint 的语义是"有权重就跳过训练"，没有真正的续训：
中途停掉再启动只能从头再来，或者放弃已训的轮次。
- 新增 simclr_last.pth：骨架 + 投影头 + 优化器 + 调度器 + scaler + epoch + step，
与给下游用的 simclr_backbone.pth 并存，两者在同一时机落盘
- 新增 simclr.resume：载入完整状态从下一个 epoch 接着练。只恢复权重不恢复动量与
cosine 进度的话，续训时损失会先反弹一段
- resume 与 checkpoint 互斥（同时给直接报错）；拿只含骨架的 simclr_backbone.pth
去 resume 会给出可操作的报错，提示改用 checkpoint
- 续训轮数已达计划值时不再训练，只打警告
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-03 09:34:55 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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docs: SimCLR 域内自监督的实测对比与多后端说明
- 新增 §10.5：SimCLR vs ImageNet 预训练在 14,579 张上的同设置对比。
只训 1 个 epoch 的域内特征在 k=4 上即追平（轮廓 0.334 vs 0.325），
在 k=2 上大幅胜出（轮廓 0.469、稳定性 0.991）——目视确认该二分正是
"有明显缺陷 / 弱纹理近空白"，可直接作为流水线的第一级过滤
- 复杂度表补 MPS 实测：特征提取 84s(CPU) -> 51s(MPS)，SimCLR 约 65s/epoch
- README 增加"计算后端"小节（三后端的 AMP 默认值、显存统计与限制）
- 流程图与对照表同步去掉已移除的 GPU 守卫
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-02 21:43:35 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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docs: 无监督聚类的数学说明、mermaid 图与 README
- docs/unsupervised-clustering.md: 逐图标准化对仿射光照群的不变性证明、
多 stage 特征的取舍、PCA 白化失效的谱分析、KMeans 收敛性与 kmeans++ 近似比、
轮廓系数与 NMI 稳定性的定义、NT-Xent 与 InfoNCE 下界，附全部消融数据与代码对照表
- figures/: 四张 mermaid 图（流水线、KMeans 控制流、SimCLR、主成分谱），
含 .mmd 源、.md 预览与渲染好的 .png
- README: 数据准备、训练评估、多类/单类、SwanLab、Profiler、聚类与自监督的运行说明
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-02 17:55:48 +08:00 |
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