为什么对ResNet34模型分别单独使用cosine learning rate decay, mixup training和共同使用cosine learning rate decay与mixup training等训练策略时，模型的性能均下降呢

这可能是由于以下原因导致的：

1. 训练策略的超参数选择不合适，比如学习率太大或太小、mixup参数的选择不当等。

2. 对于某些模型和数据集，使用某些训练策略可能会导致过拟合或欠拟合的情况。因此，在尝试不同的训练策略时，需要进行仔细的实验设计和结果分析，以确定最佳的训练策略。

3. 可能存在其他因素影响模型性能，例如数据质量、模型架构等。

综上所述，需要进行更加深入的实验和分析才能确定具体原因。