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generated_at: 2026-02-02 10:00:00
metrics:
  claims_total: 18
  claims_with_evidence: 17
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.94
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# 根拠レポート：111-クリッピング操作

## 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）：**0.94**
  - 根拠あり：17 / 18、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **パフォーマンス要件のO(n)複雑度記述**：根拠不足（コード上で計算量の明示的記述なし）

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/ops/clip_ops.py` 全体（441行）
- E-02: `tensorflow/python/ops/clip_ops.py` 34-122行（clip_by_value関数）
- E-03: `tensorflow/python/ops/clip_ops.py` 128-149行（_clip_by_value_grad関数）
- E-04: `tensorflow/python/ops/clip_ops.py` 152-242行（clip_by_norm関数）
- E-05: `tensorflow/python/ops/clip_ops.py` 245-295行（global_norm関数）
- E-06: `tensorflow/python/ops/clip_ops.py` 298-392行（clip_by_global_norm関数）
- E-07: `tensorflow/python/ops/clip_ops.py` 395-440行（clip_by_average_norm関数）
- E-08: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 111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 | clip_by_valueはminimum→maximumの順で値をクリップする | E-02（111-116行目） | ○ |
| C-02 | clip_by_valueはIndexedSlicesに対応している | E-02（107, 119-120行目） | ○ |
| C-03 | ブロードキャストでテンソルが大きくなる場合はInvalidArgumentError | E-02（114, 117行目のassert_is_compatible_with） | ○ |
| C-04 | int32テンソルにfloat32のclip値を使うとTypeError | E-02（77-84行目のdocstring） | ○ |
| C-05 | clip_by_normはL2ノルムベースでクリッピングする | E-04（226-237行目） | ○ |
| C-06 | clip_by_normは負のclip_normを0として扱う | E-04（218-220行目） | ○ |
| C-07 | clip_by_normにはTwo-tap trickが実装されている | E-04（229-231行目のコメントと実装） | ○ |
| C-08 | global_normはgen_nn_ops.l2_lossを使用して計算する | E-05（285行目） | ○ |
| C-09 | global_normの計算式はsqrt(sum([l2norm(t)**2 for t in t_list])) | E-05（253-255行目のdocstring, 287-293行目） | ○ |
| C-10 | clip_by_global_normはPascanu et al., 2012の手法に基づく | E-06（325-347行目のdocstring参照） | ○ |
| C-11 | clip_by_global_normはinf時にNaNを返す | E-06（320-321, 365行目） | ○ |
| C-12 | t_list内のNone要素は無視される | E-05（276-279行目）, E-06（367-371, 376-377行目） | ○ |
| C-13 | clip_by_average_normはTF2.0で非推奨 | E-07（395-401行目の@deprecationデコレータ） | ○ |
| C-14 | clip_by_valueの勾配関数は_clip_by_value_gradとして登録 | E-03（128行目の@ops.RegisterGradient） | ○ |
| C-15 | 関連画面なし | E-08（画面機能マッピングに該当なし） | ○ |
| C-16 | 5つの主要関数が存在する | E-01（全体構造から確認） | ○ |
| C-17 | clip_by_global_normのscale計算でinf/NaN対応処理がある | E-06（360-365行目） | ○ |
| C-18 | パフォーマンスはO(n)の計算量 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-18: 計算量O(n)は実装構造から推測されるが、コード上に明示的な計算量の記述はない
  - 候補：TensorFlowパフォーマンスドキュメント / ベンチマーク結果 / 論文

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 主要なクリッピング関数の動作仕様はソースコードから十分に確認可能
- 0: 低リスク - API仕様はdocstringと実装から正確に読み取れる

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] clip_by_valueのminimum→maximum順序が正しいことを確認
- [ ] IndexedSlicesのサポート範囲が正しいことを確認
- [ ] グローバルノルムの計算式が正しいことを確認
- [ ] パフォーマンス要件のO(n)記述が妥当かどうか確認
