hyp.scratch.yaml超参数解释

`hyp.scratch.yaml`是一个超参数文件，它包含了训练神经网络模型的各种超参数的值。下面是各个超参数的解释：

- `batch_size`: 训练时每个batch的大小。
- `num_epochs`: 训练模型的轮数。
- `learning_rate`: 学习率，控制模型参数每次更新的大小。
- `weight_decay`: 权重衰减，控制模型参数正则化的强度。
- `optimizer`: 优化器的类型，可以是SGD、Adam等。
- `momentum`: SGD优化器的动量。
- `scheduler`: 调整学习率的策略，可以是StepLR、ReduceLROnPlateau等。
- `patience`: 当scheduler设为ReduceLROnPlateau时，表示等待几个epoch后，如果没有改善就降低学习率。
- `num_workers`: 加载数据时使用的进程数。
- `device`: 训练时使用的设备，可以是cpu或者cuda。
- `seed`: 随机数种子，用于保证实验的可重复性。
- `log_interval`: 每隔多少个batch输出一次训练状态信息。
- `save_dir`: 模型保存的路径。
- `save_interval`: 每隔多少个epoch保存一次模型。