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Commit History
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Restaurer les paramètres CNN qui fonctionnaient + epoch max à 50
functionNormally- data_utils.py : augmentation revenue à Resize + flip + rotation 5° - train_utils.py : batch_size par défaut 16 (était 32) - app.py : dropout 0.4, batch 16, epochs max 5015c5bd9 -
Ajouter ResNet18 (layer4 + classifieur) comme option de modèle
functionNormally- model.py : classe ResNet18Classifier restaurée (layer4 + tête FC) - train_utils.py : paramètre model_type, instanciation et config selon le choix - app.py : radio CNN simple / ResNet18, panneau CNN masquable, lr ajusté automatiquement selon le modèle sélectionné5a128ba -
Augmentation renforcée, scheduler LR et dropout par défaut 0.5
functionNormally- data_utils.py : RandomResizedCrop, rotation 30°, ColorJitter - train_utils.py : ReduceLROnPlateau (factor=0.5, patience=8, min_lr=lr×0.2), affichage du lr courant dans les logs - app.py : dropout par défaut 0.540062d1 -
Remplacer ResNet18 par un CNN simple configurable
functionNormally- model.py : nouvelle classe SimpleCNN (blocs Conv→BN→ReLU→MaxPool, pooling global adaptatif, classifieur FC) - train_utils.py : paramètres num_conv_blocks, base_filters, kernel_size, use_batchnorm ; lr par défaut 0.001, batch 32 - app.py : interface mise à jour avec les nouveaux contrôles CNNd1c85fc
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Update train_utils.py
6d3948c -
Update train_utils.py
ff5c769 -
Update train_utils.py
61d4684 -
Create train_utils.py
26bc3cb