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generated_at: 2026-02-02 10:40:00
metrics:
  claims_total: 18
  claims_with_evidence: 16
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.89
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# 根拠レポート：129-混合精度学習

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.89**
  - 根拠あり：16 / 18、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **2-3倍の学習速度向上の数値**: ベンチマーク結果の確認が必要
  2. **動的損失スケーリングの具体的なアルゴリズム**: LossScaleOptimizer全体の確認が必要

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/policy.py` - Policyクラス全体
- E-02: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/policy.py:185-242` - Policy.__init__と_parse_name
- E-03: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/policy.py:409-511` - global_policy/set_global_policy
- E-04: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/autocast_variable.py:31-80` - AutoCastVariable
- E-05: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/device_compatibility_check.py` - デバイス互換性チェック
- E-06: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/loss_scale_optimizer.py:47-99` - LossScaleOptimizerヘルパー
- E-07: `tensorflow/python/keras/mixed_precision/loss_scale.py` - 損失スケールユーティリティ
- E-08: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` - 機能No.129の定義

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | mixed_float16で計算dtype=float16、変数dtype=float32 | E-02 | ○ |
| C-02 | mixed_bfloat16で計算dtype=bfloat16、変数dtype=float32 | E-02 | ○ |
| C-03 | set_global_policyは浮動小数点型のみ設定可能 | E-03 | ○ |
| C-04 | graph_rewriteとの併用で例外発生 | E-03 | ○ |
| C-05 | TF2またはV2 dtype behavior有効時のみ利用可能 | E-03 | ○ |
| C-06 | AutoCastVariableはスレッドローカルなdtype管理を使用 | E-04 | ○ |
| C-07 | AutoCastVariableは浮動小数点リソース変数のみ受け入れ | E-04 | ○ |
| C-08 | GPU compute capability 7.0以上を検証 | E-05 | ○ |
| C-09 | デバイス互換性チェックは初回のみ実行 | E-05 | ○ |
| C-10 | _is_all_finiteで全勾配の有限性チェック | E-06 | ○ |
| C-11 | loss_scale.pyのget()でdynamic/fixed/dict形式に対応 | E-07 | ○ |
| C-12 | PolicyV1はdeprecated | E-01 | ○ |
| C-13 | _inferポリシーはTF1互換性のための内部用 | E-02 | ○ |
| C-14 | _float32_vars接尾辞ポリシーは削除済みでValueError | E-02 | ○ |
| C-15 | policy_scopeコンテキストマネージャが存在 | E-03 | ○ |
| C-16 | name引数にDType型を渡すとTypeError | E-02 | ○ |
| C-17 | mixed_float16でGPU 2-3倍の学習速度向上 | **根拠なし** | △ |
| C-18 | 動的損失スケーリングのアルゴリズム詳細 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 学習速度向上の具体的な数値はベンチマーク結果からの引用が必要
  - 候補：TensorFlow公式ガイド / NVIDIA混合精度ガイド
- LossScaleOptimizerの全体実装（特にtrain_step内での動作）の詳細確認
  - 候補：`tensorflow/python/keras/mixed_precision/loss_scale_optimizer.py` 全体

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: Policyクラスの仕様（コードから直接確認可能）
- 0: AutoCastVariableの仕組み（コードから直接確認可能）
- 1: パフォーマンス向上の具体的数値
- 1: 動的損失スケーリングの具体的アルゴリズム

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] mixed_float16/mixed_bfloat16のdtypeマッピングが正確か確認
- [ ] GPU互換性チェックのcompute capability閾値が正確か確認
- [ ] AutoCastVariableの自動キャストタイミングが正確に記述されているか確認
- [ ] LossScaleOptimizerの動的スケーリングアルゴリズムが正確か確認
- [ ] PolicyV1との差異が正確に記述されているか確認
