---
generated_at: 2026-02-02 10:45:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 15
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.94
---

# 根拠レポート：40-損失関数

## 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

---

## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.94**
  - 根拠あり：15 / 16、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **Huber損失の実装詳細**: Huber損失クラスの具体的な実装を確認する必要がある

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/losses.py` 1-1050行目
- E-02: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 41行目

## 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 | Loss抽象基底クラスに__call__, call, get_configが定義 | E-01 (48-212行目) | ○ |
| C-02 | reductionデフォルトはAUTO | E-01 (86行目) | ○ |
| C-03 | AUTO時はSUM_OVER_BATCH_SIZEに変換 | E-01 (210-211行目) | ○ |
| C-04 | 分散学習時にAUTO/SUM_OVER_BATCH_SIZEでエラー | E-01 (192-208行目) | ○ |
| C-05 | LossFunctionWrapperがfnをラップ | E-01 (215-265行目) | ○ |
| C-06 | squeeze_or_expand_dimensionsで次元調整 | E-01 (254-255行目) | ○ |
| C-07 | Autograph変換（グラフモード） | E-01 (152-153行目) | ○ |
| C-08 | compute_weighted_lossで重み付き損失計算 | E-01 (155-156行目) | ○ |
| C-09 | MeanSquaredErrorはmean_squared_error関数をラップ | E-01 (322行目) | ○ |
| C-10 | BinaryCrossentropy: from_logits, label_smoothing, axis | E-01 (565-600行目) | ○ |
| C-11 | CategoricalCrossentropy: from_logits, label_smoothing, axis | E-01 (648-683行目) | ○ |
| C-12 | SparseCategoricalCrossentropy: from_logits | E-01 (733-758行目) | ○ |
| C-13 | Hinge: max(1 - y_true * y_pred, 0) | E-01 (761-816行目) | ○ |
| C-14 | _set_name_scopeでlambda名を'lambda'に変換 | E-01 (113-114行目) | ○ |
| C-15 | _allow_sum_over_batch_sizeフラグの存在 | E-01 (106行目) | ○ |
| C-16 | Huber損失クラスの詳細 | E-01 (存在するが読取範囲外) | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- Huber損失、KLDivergence、CosineSimilarityの詳細実装
  - 候補：losses.pyの1050行目以降
- 関数ベースの損失関数（ファイル末尾のhelper関数群）
  - 候補：losses.pyの後半部分

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 主要な損失クラスは十分に確認済み
- 1: 中リスク - 一部の損失クラス（Huber等）は実装確認が不足

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] 全損失クラスの一覧が網羅されているか確認
- [ ] 各損失クラスの計算式がドキュメントと一致するか確認
- [ ] 分散学習制約の動作を実際に確認
- [ ] 関数ベースの損失関数（mean_squared_error等）の実装を確認
