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generated_at: 2026-02-02 10:05:00
metrics:
  claims_total: 14
  claims_with_evidence: 14
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：42-正則化（Regularizers）

## 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）：**1.00**
  - 根拠あり：14 / 14、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  1. 特になし（全主張に根拠あり）

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` 26-38行目 - _check_penalty_number関数
- E-02: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` 45-205行目 - Regularizerベースクラス
- E-03: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` 208-249行目 - L1L2クラス
- E-04: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` 252-282行目 - L1クラス
- E-05: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` 285-315行目 - L2クラス
- E-06: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` 318-334行目 - l1_l2ファクトリ関数
- E-07: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` 346-355行目 - deserialize関数
- E-08: `tensorflow/python/keras/regularizers.py` 358-370行目 - get関数
- E-09: `機能一覧.csv` 42行目 - 機能定義

## 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 | Regularizerはステートレスな関数オブジェクト | E-02 | ○ |
| C-02 | __call__でデフォルト0.0を返す | E-02 | ○ |
| C-03 | L1の計算: l1 * reduce_sum(abs(x)) | E-04 | ○ |
| C-04 | L2の計算: l2 * reduce_sum(square(x)) | E-05 | ○ |
| C-05 | L1L2はL1とL2の組合せ | E-03 | ○ |
| C-06 | _check_penalty_numberでNaN/Infを拒否 | E-01 | ○ |
| C-07 | L1/L2のデフォルト係数は0.01 | E-04, E-05 | ○ |
| C-08 | L1L2のデフォルトはl1=0, l2=0 | E-03 | ○ |
| C-09 | 文字列"l1_l2"の場合l1=0.01, l2=0.01 | E-07 | ○ |
| C-10 | get()で識別子からインスタンス生成 | E-08 | ○ |
| C-11 | from_configでconfig辞書から復元可能 | E-02 | ○ |
| C-12 | cast_to_floatxで係数を型変換 | E-03, E-04, E-05 | ○ |
| C-13 | activity_regularizerの出力はバッチサイズで除算 | E-02 (docstring) | ○ |
| C-14 | serialize/deserializeでの保存復元 | E-07 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 特になし。regularizers.pyは全体を読み込んでおり、全コードをカバーしている。

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 正則化計算ロジック（全てソースコードで確認済み）
- 0: シリアライズ/デシリアライズ（実装確認済み）

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] L1/L2/L1L2の計算式がソースコードと一致することを確認
- [ ] activity_regularizerのバッチサイズ除算がbase_layer.pyで行われていることを確認
