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generated_at: 2026-02-02 10:25:00
metrics:
  claims_total: 14
  claims_with_evidence: 12
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.86
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# 根拠レポート：36-訓練操作

## 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）：**0.86**
  - 根拠あり：12 / 14、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **GPUカーネルの存在確認**: GPU版カーネル実装ファイルの確認が必要
  2. **全Op一覧の完全性**: training_ops.ccの後半部分を確認し、全Opを網羅する必要

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/core/ops/training_ops.cc` 1-300行目
- E-02: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/adadelta.py` gen_training_ops呼び出し部
- E-03: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/adamax.py` gen_training_ops呼び出し部
- E-04: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 37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 | training_ops.ccでOp定義とShape推論を行う | E-01 | ○ |
| C-02 | ShapeOrHandleShapeテンプレートの存在 | E-01 (25-46行目) | ○ |
| C-03 | HandleGradAndIndicesInputsテンプレートの存在 | E-01 (51-76行目) | ○ |
| C-04 | ApplyGradientDescentのOp登録 | E-01 (90-105行目) | ○ |
| C-05 | ApplyAdadelta系4つのOpが定義 | E-01 (191-246行目) | ○ |
| C-06 | ApplyAdagrad系のOp登録 | E-01 (263-297行目) | ○ |
| C-07 | use_locking属性の存在 | E-01 (96, 104行目等) | ○ |
| C-08 | Ref変数版とResource変数版の両方を提供 | E-01 (90-105行目) | ○ |
| C-09 | Sparse版でindices入力を受ける | E-01 (134-146行目) | ○ |
| C-10 | Sparse版でgradがスカラーの場合にInvalidArgument | E-01 (64-67行目) | ○ |
| C-11 | gen_training_ops.pyは自動生成 | E-02, E-03 (呼び出し側確認) | ○ |
| C-12 | Python OptimizerV2から呼び出される | E-02, E-03 | ○ |
| C-13 | GPU版はCUDAカーネルとして実装 | **根拠なし** (training_ops_gpu.cu.ccを未確認) | △ |
| C-14 | 全Op一覧が網羅されている | **根拠不足** (ファイル後半を未確認) | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- GPUカーネル実装ファイルの確認
  - 候補：`tensorflow/core/kernels/training_ops_gpu.cu.cc`
- training_ops.ccの後半（300行目以降）に存在する追加のOp定義
  - 候補：ApplyAdam, ApplyMomentum等の定義

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 1: 中リスク - GPUカーネルの存在は推定に基づく
- 1: 中リスク - 全Op一覧は部分的にしか確認されていない

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] training_ops.ccの全体を確認し、全Op一覧が網羅されているか確認
- [ ] GPU版カーネルの存在を確認
- [ ] gen_training_ops.pyの自動生成プロセスを確認
