Run one of the ML/CS reproduci…

# ML Reproducibility Checklist 核查指南：ResNet-50 + CIFAR-10 复现

由于我无法直接访问你的 GitHub 仓库，以下按 NeurIPS ML Reproducibility Checklist 的核心条目，给出逐项自查清单和针对你项目的具体建议。

一、算法与模型代码

• [ ] 模型定义：确认用的是标准 ResNet-50 结构，注意 CIFAR-10（32×32）与 ImageNet 输入尺寸差异，通常需将首个 7×7 卷积/stride 改为 3×3/stride 1，去掉 max pooling——这是常见误差来源
• [ ] 权重初始化：明确标注 He 初始化或与原论文一致的方式
• [ ] 代码版本：requirements.txt 中锁定 PyTorch 2.1.x 具体版本及 CUDA 版本

二、训练细节

• [ ] 随机种子：固定 random / numpy / torch / torch.cuda 种子，并说明是否消除 cudnn 非确定性（benchmark、deterministic 标志）
• [ ] 超参数：学习率、batch size、optimizer（SGD+momentum/Nesterov 或 Adam）、weight decay、学习率调度（step/cosine）均在 README 或 config 中写明
• [ ] 训练轮数：CIFAR-10 上 ResNet 通常需数百 epoch 才达最优，明确 epochs 数
• [ ] 数据增强：写明是否使用 RandomCrop(padding)、HorizontalFlip、Normalize 等

三、结果报告

• [ ] 多次运行：至少 3 个不同种子，报告均值±标准差，而非单次最佳值
• [ ] 评估口径：明确是 test set 最终准确率还是验证集最佳值
• [ ] 误差控制：随机波动通常在小范围内（不同种子间差异通常远小于 1%），若单次结果偏差大，优先排查数据泄漏或早停不一致

四、可复现性辅助

• [ ] 提供一键运行脚本和日志（含训练曲线、tensorboard 记录）
• [ ] README 中给出预期结果区间，便于对照

常见踩坑提醒

• BN 层 batch size 过小会导致精度下降
• 混合精度训练（AMP）可能引入细微数值差异
• 数据划分务必使用官方 train/test split，勿在 test 上调参

如果你能贴出仓库链接或关键代码片段（模型定义、训练循环、超参配置），我可以做更具体的逐项核查。