# 5-fold 交差検証（ややあり除外．held_out は全程度で評価する）: 計算サーバ上の実データで学習・評価する（SPEC_02「交差検証の実行」）．モデル比較用（ResNet-50．モデル名以外は cv_without_mild.yaml と同一）．分割 seed 43 の繰り返し（seed 以外は configs/cv_resnet50_without_mild.yaml と同一）．学習率 1e-3 の再実験（lr 以外は configs/repeat/cv_resnet50_without_mild_s43.yaml と同一．lr 1e-4 では学習不足だったため）．クラス不均衡の対策: 損失のクラス重み inverse（class_weighting 以外は configs/lr1e-3/cv_resnet50_without_mild_lr1e-3_s43.yaml と同一．SPEC_02「クラス不均衡」→「対策の設定」）
# 臨床データはサーバ上にのみ置く．手元ではこの設定で実行しない．
# 環境変数 TIAS_DATA_ROOT が設定されていれば data.root より優先される．
data:
  root: ~/data/TIASJudgeModel
  manifest: manifest.csv # data.root からの相対パス
  severities: [strong, normal]

split:
  seed: 43
  n_folds: 5

model:
  name: resnet50
  pretrained: true

train:
  image_size: 224
  batch_size: 32
  max_epochs: 40
  patience: 8
  lr: 1.0e-3
  weight_decay: 0.05
  warmup_epochs: 2
  inner_val_ratio: 0.15
  num_workers: 4
  amp: true
  class_weighting: inverse