sigreg
Sketched Isotropic Gaussian Regularization primitive. Scalar loss matching the embedding distribution to a standard-normal target via Cramér-Wold slicing and the Epps-Pulley empirical characteristic function test. Port of rbalestr-lab/lejepa (MIT). Default-off in v1.49.571.
ソース情報
- リポジトリ
- Tibsfox/gsd-skill-creator
- ソースの最終更新活動
- 2026年6月6日 00:28
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 71
- フォーク
- 10
インストール方法
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ファイルエクスプローラー
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SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- sigreg
- description
- Sketched Isotropic Gaussian Regularization primitive. Scalar loss matching the embedding distribution to a standard-normal target via Cramér-Wold slicing and the Epps-Pulley empirical characteristic function test. Port of rbalestr-lab/lejepa (MIT). Default-off in v1.49.571.
- version
- 1.49.571
- tier
- T1
- phase
- 729
- source_paper
- arXiv:2511.08544v3
- license_attribution
- rbalestr-lab/lejepa (MIT)
# SIGReg — Sketched Isotropic Gaussian Regularization
Port of SIGReg from Balestriero & LeCun (2025, *LeJEPA*) arXiv:2511.08544v3. The
primitive computes a scalar loss measuring how far an embedding distribution is
from the standard-normal target, using Cramér-Wold slicing plus the Epps-Pulley
empirical characteristic function test. Linear O(N·M·K) time, naturally
differentiable, multi-GPU friendly (all_reduce over ECF averages).
## Public API
```typescript
import { sigreg } from './src/sigreg/index.js';
const loss = sigreg(embeddings); // embeddings: number[num_samples][num_dims]
// scalar loss; use as L_total = L_pred + λ · loss
```
For telemetry:
```typescript
import { sigregWithBreakdown } from './src/sigreg/index.js';
const { loss, perSliceStatistic, maxSliceStatistic, runTag } = sigregWithBreakdown(embeddings);
```
## Configuration
Default matches the LeJEPA reference implementation:
```typescript
const LEJEPA_DEFAULT_CONFIG = {
numSlices: 1024,
univariateTest: { numPoints: 17, sigma: 1.0 },
};
```
## Feature flag
Default-off. Opt-in via `.claude/gsd-skill-creator.json`:
```json
{
"heuristics-free-skill-space": {
"sigreg": { "enabled": true }
}
}
```
## Attribution
Ported from https://github.com/rbalestr-lab/lejepa under the MIT license.
© Randall Balestriero and LeJEPA Contributors. See `../../license_notices.md`.
## Related modules
- `src/skill-isotropy/` — Skill Space Isotropy Audit (Phase 728) — read-only audit use case
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