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Shaun ZhouandClaude Opus 5	938d62ea53	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>	2026-09-02 21:43:35 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5	4fc0fa5353	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>	2026-09-02 17:55:48 +08:00