---
generated_at: 2026-02-02 10:40:00
metrics:
  claims_total: 12
  claims_with_evidence: 11
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.92
---

# 根拠レポート：29-Adagradオプティマイザ

## 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）：**0.92**
  - 根拠あり：11 / 12、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **_resource_apply_sparseの完全な実装**：150行目以降の詳細

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
- E-01: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/adagrad.py` 行29-61（Adagradクラスdocstring）
- E-02: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/adagrad.py` 行63-99（__init__, _create_slots, _prepare_local）
- E-03: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/adagrad.py` 行101-150（set_weights, from_config, _resource_apply_dense/sparse）
- E-04: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 行30

## 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 | デフォルトlr=0.001 | E-02 (行66) | ○ |
| C-02 | initial_accumulator_value非負検証 | E-02 (行71-73) | ○ |
| C-03 | デフォルトinitial_accumulator_value=0.1 | E-02 (行67) | ○ |
| C-04 | constant_initializerでaccum初期化 | E-02 (行85-86) | ○ |
| C-05 | ResourceApplyAdagradV2使用 | E-03 (行139-145) | ○ |
| C-06 | V1互換set_weights | E-03 (行101-108) | ○ |
| C-07 | from_configでinitial_accumulator_value補完 | E-03 (行127-128) | ○ |
| C-08 | _HAS_AGGREGATE_GRAD=True | E-02 (行63) | ○ |
| C-09 | epsilon, neg_lr_tの準備 | E-02 (行91-99) | ○ |
| C-10 | Duchi et al., 2011 参照 | E-01 (行59-60) | ○ |
| C-11 | 高い初期学習率が推奨 | E-01 (行42-44) | ○ |
| C-12 | _resource_apply_sparseの完全実装 | **根拠不足** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- _resource_apply_sparseの完全な実装はadagrad.pyの147行目以降にあるが途中で切れている
  - 候補：`tensorflow/python/keras/optimizer_v2/adagrad.py` 行150以降

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - Adagradの主要実装は確認済み

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] スパース勾配処理が設計書と一致するか確認
- [ ] アキュムレータの単調増加による学習率低下の注意事項が十分か確認
