# 用 resnet50 做域内自监督（SimCLR）再聚类。
#
# 与 film_simclr_resnet18.yaml 的区别只有骨架和 batch_size，其余超参保持一致，
# 方便直接对比两个骨架的效果。
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# 用法：
#   uv run python scripts/cluster_unlabeled.py --config configs/cluster/film_simclr_resnet50.yaml \
#       --work-dir runs/simclr_r50 --set simclr.epochs=40
_base_:
  - ./film.yaml

method: simclr

num_clusters: 5

simclr:
  backbone:
    # _replace_ 必须保留：不加的话 base 里 tiny_conv 的 widths/depths/block 会残留，
    # 传给 TorchvisionBackbone 直接报错。见 utils/config.py::deep_merge
    _replace_: true
    name: torchvision
    arch: resnet50
    pretrained: true      # 从 ImageNet 权重起步再自监督微调；改 false 则从随机初始化开始
    in_channels: 3

  # torchvision 的 features 是 nn.Sequential，可以取中间层（4~7 = layer1~4）。
  # 沿用 resnet18 上的实测结论：layer2+3 明显优于 layer4，缺陷差异主要在纹理层面。
  # 注意 resnet50 的 layer2+3 是 512+1024=1536 维（resnet18 只有 128+256=384 维），
  # 后续 PCA 仍降到 pca_dim=32，所以下游开销不变。
  feature_stages: [5, 6]

  # resnet50 比 resnet18 重一倍（23.5M vs 11.2M），显存吃得多得多。
  # 实测（Apple MPS，128x128 双视图）：
  #   batch 1024 -> ❌ OOM，需要 18.7 GiB
  #   batch  128 -> ✅ 604 MB，每 epoch 约 155 秒
  #   batch   64 -> ✅ 483 MB，每 epoch 约 155 秒
  # 每 epoch 耗时与 batch 基本无关（算力受限而非带宽受限），所以调小 batch 不花额外时间，
  # 只是 NT-Xent 的负样本变少、InfoNCE 下界略松。显存不够就继续往下调到 128 / 64。
  batch_size: 256

  epochs: 2500
  projection: {hidden_channels: 2048, out_channels: 128}
  optimizer: {name: adamw, lr: 0.001, weight_decay: 0.0001}

  # 投影头沿用 base 的 256 隐藏维。SimCLR 原文给 resnet50 用的是 2048->2048->128，
  # 想更贴近原设置可以改成 {hidden_channels: 2048, out_channels: 128}——
  # 实测这一项不是显存瓶颈，但对聚类质量的影响本仓库尚未测过。