nnue_train: Loss / WDL に lambda jitter (per-sample / per-batch + AR(1) decay) を導入

[SH11235]

背景

nnue-pytorch は WDL lambda に Gaussian noise を注入する jitter を持つ:

• per-sample (jitter_lambda_sample)
• per-batch (jitter_lambda_batch)
• batch jitter に AR(1)-style 減衰 (jitter_decay_lambda_batch: buf = decay*buf + sqrt(1-decay²)*noise)
• 最後に clamp(0,1)

WDL scheduler の代替として regularization 効果。tatara には対応物無し。

参考

• nnue-pytorch (chess、commit e215624): model/lambda_utils.py (jitter 関連 fn 全体)
• tatara: 該当無し (grep -ri jitter 0 件)

受け入れ条件

• CLI flag --lambda-jitter-batch <std> / --lambda-jitter-sample <std> / --lambda-jitter-decay <f32> (default 全 0、0 で従来挙動)
• noise 注入経路を実装 (位置は dataloader / loss kernel どちらかを実装時に判断)
• 決定論性 (seed) を維持する設計
• 既定値経路は従来挙動 bit-identical
• experiment.json に効値を記録
• local-ci PASS

補足

複雑度: 中。SPRT は別途。