Remplacer RandomResizedCrop par Resize fixe pour images microscopiques

L'échelle des textures est discriminante en microscopie — un crop aléatoire
détruit cette information et empêche la convergence sur petit dataset.
Rotation réduite à 15°, ColorJitter conservé.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

data_utils.py

@@ -44,13 +44,13 @@ class HFDatasetWrapper(Dataset):
 def get_train_transform():
     return transforms.Compose(
         [
-            # Crop aléatoire puis redimensionnement : simule des cadrages différents
-            transforms.RandomResizedCrop(IMAGE_SIZE, scale=(0.75, 1.0)),
+            # Resize fixe : préserve l'échelle des textures microscopiques
+            transforms.Resize((IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE)),
             transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
             transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),
-            # Rotation plus large : les images microscopiques n'ont pas d'orientation canonique
-            transforms.RandomRotation(degrees=30),
-            # Légère variation de luminosité/contraste pour robustesse aux conditions d'acquisition
+            # Les coupes microscopiques n'ont pas d'orientation canonique
+            transforms.RandomRotation(degrees=15),
+            # Légère variation photométrique pour robustesse aux conditions d'acquisition
             transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.1),
             transforms.ToTensor(),
             transforms.Normalize(