enrich(dswa,#11601): 4.2-ConvNet lectures intermediaires -- densite 1203 -> 1515 c/cell

[jsboige]

Grain: MED/notebook-python — lane myia-po-2024:CoursIA — prev: DEEP/lean #14965

Summary

Enrichissement pédagogique markdown-only de MyIA.AI.Notebooks/ML/DataScienceWithAgents/04-Vision/4.2-ConvNet-Profonde-Residuelles.ipynb (tranche densité round 2 de l'umbrella #11601). Densité 1203 → 1515 chars/cellule de code (cible round 2 ≥1500), md% 58.7 → 61.4. Aucune cellule code modifiée (exception C.2 : markdown-only — les 19 cellules code et leurs outputs sont byte-identiques).

Gap structurel réel avant enrichment (mesuré, pas supposé) : detect_consecutive_code_cells rendait max=5 runs=2 — un run de 5 cellules code consécutives (section 7 CIFAR-10 : chargement → planche → entraînement → tableau → courbes) et un run de 2 (section 6 : bloc pont → mesure transformer). Après : Run >= 2: 0.

6 cellules markdown ajoutées, chacune insérée immédiatement après la cellule dont la sortie est citée (D.4bis), valeurs ancrées sur les outputs committés :

1. §6, avant la mesure transformer — l'isomorphisme structurel établi (squelette commun h + Transformation(Normalisation(h))), ce qui reste à vérifier (le diagnostic mesuré transfère-t-il), et le double critère |g|/|h|.
2. Lecture du chargement CIFAR-10 — formes vs protocole, répartition équilibrée [1000×5] → ligne de hasard honnête à 20,0 %, granularité 0,1 pt/image de test.
3. Lecture de la planche — inversion de normalisation pour l'affichage, difficulté 32×32 (cerf/oiseau même fond ciel), honnêteté : dix images ≠ échantillon.
4. Lecture brute graine par graine — prenorm gagne les trois affrontements pairwise (58,4>43,1 ; 65,1>38,9 ; 62,4>20,0), la graine plain=20,0 % jamais partie, timings ~1,3 vs ~1,6–1,7 s/époque (total 128 s).
5. Pont tableau → trajectoires — pourquoi des endpoints seuls cachent le quand et le comment (séparation précoce ?, stagnation vs décroissance, largeur de bande).
6. Lecture de la figure semilog §3 — pourquoi une droite en log = facteur multiplicatif constant par bloc (0,4²⁰ ≈ 1e-08), l'ondulation réelle autour de la droite, précaution une-graine-un-lot avec renvoi au balayage §5.

Validation

• Densité : pedagogy_density.py (instrument canonique enrich(notebook,#13934): raise density 847→1735 on ingestion-corpus-long-rag #14096) — 1203 → 1515, status ok.
• Runs : detect_consecutive_code_cells.py — max=5 runs=2 → Run >= 2: 0.
• Interp positioning : check_interp_positioning.py — findings total : 0.
• Rendu markdown : detect_code_in_markdown_cells.py — 0 violation (0 new vs baseline). Liens check_notebook_link_render.py : 8 BRUT identiques à la base (préexistants, aucune nouveau lien ajouté).
• Chirurgical : diff +72/−0, 1 fichier — splice textuel, 48 cellules originales byte-préservées (vérifié par re-parse + comparaison structurelle).
• C.1/C.2 : aucune cellule code touchée ; markdown-only.

See #11601 (contribution partielle — umbrella round 2, pool 224-242 notebooks)

[github-actions]

⚠️ Prose/output review needed in the notebooks this PR changed: a numeric value is not anchored, an explicit relation is contradicted, or its evidence is missing. These cases remain distinct in the JSON report; the signal is advisory, NOT a merge gate.

Scope = notebooks CHANGED in this PR, not the whole corpus. Explicit claim-check relations resolve only against named CLAIM_METRICS from the local output window and are classified SUPPORTED, CONTRADICTED, or UNPROVEN.
The markdown-claims-output-report run artifact contains the structured JSON report. See python scripts/check_markdown_claims_output.py --help for re-running locally.
Detector rationale: c.290 / c.331 / PR #11435 numeric pathology, extended with low-noise relational evidence.

[github-actions]

Notebook PR Validation: PASS

• Notebooks checked: 1
• Code cells validated: 19
• Result: All passed

Checks: H.1 (no errors), H.3 (execution_count), C.1 (no banned patterns)
Non-Python kernels (.NET/Lean): C.1 + errors only (execution_count advisory)
QuantConnect notebooks: C.1 + errors only (require QC Cloud for execution)

[github-actions]

Golden-Set Execution (H.7 P3)

✅ 8/8 notebooks passed (certified reproducible)

Notebook	Status	Time
2.1-Workflow-ML.ipynb	✅ SUCCESS	5.1s
2.2-Descente-de-gradient.ipynb	✅ SUCCESS	4.5s
2.3-Regression-lineaire-logistique.ipynb	✅ SUCCESS	3.9s
2.4-Arbres-Forets-Ensembles.ipynb	✅ SUCCESS	3.7s
Search-01-StateSpace.ipynb	✅ SUCCESS	2.9s
SL-1-LogicalLearning.ipynb	✅ SUCCESS	2.3s
rl_4_multi_armed_bandits.ipynb	✅ SUCCESS	18.2s
GameTheory-04c-NashExistence-Python.ipynb	✅ SUCCESS	2.4s

Pinned lockfile: scripts/notebook_tools/golden_set.lock.txt (H.7 P3, axe A #4208)

[github-actions]

G-VAR-2/3 GENRE signals (advisory, non bloquant, #10020).
La lane `myia-po-2024:CoursIA` voit ces signaux actifs sur les mergees du jour (UTC 2026-09-06) :

• TIER-INFLATION : declared LIGHT << effective LIGHT-genre (tally : declared=2 genre=4 cap=6)
• GENRE-RUN : run consecutif d'un genre LIGHT (voir signals.runs dans le log du job)
• NOTE ([variation] Le label est lane-agregat mais PR-attache : le merge-gate peut HOLD le grain de CONTENU qui remedie au motif #10341) : la PR courante est de classe CONTENU (non LIGHT-genre) et ne contribue pas au motif ci-dessus -- les labels agregees ne sont PAS poses sur cette PR (le merge-gate ne doit pas la HOLD pour ce motif ; le coupable est parmi les grains META de la lane).

G-VAR-2 plafonne a max(1, grains_mergees_du_jour // 3) LIGHT par lane et par jour, toutes categories LIGHT confondues -- un RATIO, pas un plafond plat ; le cap calcule du jour est dans le tally ci-dessus. G-VAR-3 interdit deux genres LIGHT consecutifs. Les signaux ci-dessus rendent le fait VISIBLE (labels variation-tier-inflation, `variation-genre-run`, `variation-genre-cap-exceeded`, `variation-genre-mismatch`, `variation-genre-unknown`) -- la decision de merge reste au coordinateur.

[myia-ai-01]

Mergee. Le body annonce « Aucune cellule code modifiee (exception C.2 : markdown-only -- les 19 cellules code et leurs outputs sont byte-identiques) ». J'ai mesure avant de merger, parce que le meme claim etait faux sur #14958 une heure plus tot (14 cellules annoncees byte-identiques, 7 differaient reellement, dont 3 payloads image/png de taille changee -- issue #14978).

Ici le claim tient. Mesure sur 6a663a77 (base) vs 726c0eb4 (tete) :

	base	tete
cellules	48	54
… code	19	19
… markdown	29	35

Cellules code differentes (source + outputs + execution_count) : aucune. execution_count nuls a la tete : 0.

D.4bis verifie de l'oeil (aucun check automatique ne le fait). Les 6 markdown neuves sont aux index 12, 29, 35, 37, 39, 41 -- chacune suit immediatement une cellule code (11, 28, 34, 36, 38, 40), jamais un id voisin. Et chaque valeur citee vient bien de l'output de cette cellule-la :

• md#12 (suit la figure feat(genai): add 32 Audio & Video notebooks + infrastructure #11) -- ~0,4 est la pente lue sur la courbe, 0,4^20 ~ 1e-08 est l'annotation que le code pose lui-meme (rapport 1er/dernier = {g_plain[0]/g_plain[-1]:.1e}). Arithmetique explicitee, pas un nombre importe.
• md#35 (suit Crypto-MultiCanal: Fix 0 trades, robustness iteration-2 #34) -- (5000, 3, 32, 32), [1000]*5, 20,0 % sont mot pour mot dans la sortie. Les deux derivees sont posees comme telles : 200 au test = 1000/5 classes, 0,1 point d'accuracy = 1/1000 images de test.
• md#39 (suit Framework QC: portfolio multi-strategies avec Binance + IBKR #38) -- les six accuracies 43,1 / 38,9 / 20,0 / 58,4 / 65,1 / 62,4 et le total : 128 s sont toutes dans la sortie de la cellule qui precede. Les ~1,3 et ~1,6-1,7 s/epoque sont annoncees comme des divisions (19/15, 24-25/15) et le texte le dit.
• md#41 (suit TrendFilteredMeanReversion v2 : RSI(2)<20 pour augmenter la frequence #40) -- 34,9 et 63,4 sont dans le tableau recapitulatif juste au-dessus.
• md#29 et md#37 sont des transitions sans valeur chiffree (isomorphisme structurel ConvNet/Transformer, lecture de la planche d'images).

Gates : B.0 check_unaddressed_nits.py 14973 rc=0, aucune review, aucun commentaire humain. CLEAN, aucun check rouge, aucun label. Un seul fichier touche, catalogue non regenere. Grain: MED/notebook-python -- genre CONTENU, tient G-VAR-1 ; prev: DEEP/lean #14965, genre distinct, G-VAR-3 clair.