# EfficientNetV2-M sınıflandırıcı eğitim parametreleri
# Referans: arXiv 2505.04678 — EfficientNetV2M, 99.99% top-1 (235 sınıf, 14K veri)
# Tan & Le (2021) — EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
model_name: tf_efficientnetv2_m
epochs: 120
batch: 32                  # GPU başına (V2M daha büyük → batch küçültüldü)
lr: 0.0003                 # Daha düşük LR — büyük model
img_size: 224              # EfficientNetV2-M native çözünürlük
patience: 30
device: 0
workers: 10
name: hitit_cls_effnetv2m

# Loss
loss: focal
label_smoothing: 0.1
focal_gamma: 2.0
focal_alpha: 1.0

# Augmentation
mixup: true
mixup_alpha: 0.2
tailmix: true
tailmix_threshold: 50
cutmix: true

# Scheduler
scheduler: cosine_warm_restarts
T_0: 20
T_mult: 2
eta_min: 0.000001

# Sınıf dengesizliği
use_weighted_sampler: true
class_weight_method: effective_num

# EfficientNet-specific
efficientnet:
  drop_rate: 0.3
  drop_path_rate: 0.2
  layerwise_lr_decay: 0.85    # Katman bazlı LR decay — alt katmanlar düşük LR alır