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generated_at: 2026-02-03 12:00:00
metrics:
  claims_total: 98
  claims_with_evidence: 98
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：python-layers.csv

## 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：98 / 98、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  1. なし - すべてのテストケースにソースコード根拠あり

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
> ここに「実在するもの」だけ列挙。抽出フェーズで付けたIDをそのまま出す。

- E-01: `tensorflow/python/layers/utils.py` - レイヤーユーティリティ関数（convert_data_format, normalize_tuple, normalize_data_format, normalize_padding, conv_output_length, conv_input_length, deconv_output_length, smart_cond, constant_value）
- E-02: `tensorflow/python/layers/normalization.py` - 正規化レイヤーモジュール（__getattr__による遅延ロード）
- E-03: `tensorflow/python/layers/base.py` - ベースレイヤークラスエイリアス（InputSpec, Layer, keras_style_scope, set_keras_style）
- E-04: `tensorflow/python/layers/core.py` - コアレイヤーエイリアス（Dense, Dropout, Flatten, FullyConnected）
- E-05: `tensorflow/python/layers/convolutional.py` - 畳み込みレイヤーエイリアス（Conv1D, Conv2D, Conv3D, SeparableConv1D, SeparableConv2D, Conv2DTranspose, Conv3DTranspose）
- E-06: `tensorflow/python/layers/pooling.py` - プーリングレイヤーエイリアス（AveragePooling1D/2D/3D, MaxPooling1D/2D/3D）
- E-07: `tensorflow/python/layers/layers.py` - レイヤー公開API定義
- E-08: `tensorflow/python/layers/__init__.py` - パッケージ初期化（空ファイル）

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）

### utils.py - convert_data_format関数
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | channels_lastでndim=3の場合NWCを返却 | E-01 (22-32行目) | ○ |
| C-02 | channels_lastでndim=4の場合NHWCを返却 | E-01 (22-32行目) | ○ |
| C-03 | channels_lastでndim=5の場合NDHWCを返却 | E-01 (22-32行目) | ○ |
| C-04 | channels_firstでndim=3の場合NCWを返却 | E-01 (33-42行目) | ○ |
| C-05 | channels_firstでndim=4の場合NCHWを返却 | E-01 (33-42行目) | ○ |
| C-06 | channels_firstでndim=5の場合NCDHWを返却 | E-01 (33-42行目) | ○ |
| C-07 | サポートされていないndim値でValueError | E-01 (30-32行目, 40-42行目) | ○ |
| C-08 | 無効なdata_formatでValueError | E-01 (43-45行目) | ○ |

### utils.py - normalize_tuple関数
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-09 | 単一整数がタプルに変換される | E-01 (65-66行目) | ○ |
| C-10 | タプルがそのまま返却される | E-01 (68-84行目) | ○ |
| C-11 | リストがタプルに変換される | E-01 (68-69行目) | ○ |
| C-12 | イテラブルでない値でValueError | E-01 (70-72行目) | ○ |
| C-13 | 長さが異なるイテラブルでValueError | E-01 (73-75行目) | ○ |
| C-14 | 要素に整数以外が含まれる場合ValueError | E-01 (76-83行目) | ○ |

### utils.py - normalize_data_format関数
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-15 | channels_lastが正規化される | E-01 (87-93行目) | ○ |
| C-16 | channels_firstが正規化される | E-01 (87-93行目) | ○ |
| C-17 | 大文字入力が小文字化される | E-01 (88行目) | ○ |
| C-18 | 無効なdata_formatでValueError | E-01 (89-92行目) | ○ |

### utils.py - normalize_padding関数
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-19 | validが正規化される | E-01 (96-101行目) | ○ |
| C-20 | sameが正規化される | E-01 (96-101行目) | ○ |
| C-21 | 大文字入力が小文字化される | E-01 (97行目) | ○ |
| C-22 | 無効なpaddingでValueError | E-01 (98-100行目) | ○ |

### utils.py - conv_output_length関数
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-23 | padding=sameで出力長計算 | E-01 (121-122行目) | ○ |
| C-24 | padding=validで出力長計算 | E-01 (123-124行目) | ○ |
| C-25 | padding=fullで出力長計算 | E-01 (125-126行目) | ○ |
| C-26 | strideでの出力長計算 | E-01 (127行目) | ○ |
| C-27 | dilationでの出力長計算 | E-01 (120行目) | ○ |
| C-28 | input_length=NoneでNone返却 | E-01 (117-118行目) | ○ |

### utils.py - conv_input_length関数
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-29 | padding=sameで入力長計算 | E-01 (145-146行目) | ○ |
| C-30 | padding=validで入力長計算 | E-01 (147-148行目) | ○ |
| C-31 | padding=fullで入力長計算 | E-01 (149-150行目) | ○ |
| C-32 | strideでの入力長計算 | E-01 (151行目) | ○ |
| C-33 | output_length=NoneでNone返却 | E-01 (142-143行目) | ○ |

### utils.py - deconv_output_length関数
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-34 | padding=sameでの転置畳み込み出力長 | E-01 (168行目) | ○ |
| C-35 | padding=validでの転置畳み込み出力長 | E-01 (169-170行目) | ○ |
| C-36 | padding=fullでの転置畳み込み出力長 | E-01 (171-172行目) | ○ |
| C-37 | input_length=NoneでNone返却 | E-01 (166-167行目) | ○ |

### utils.py - smart_cond関数
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-38 | predがTrueの場合true_fn実行 | E-01 (176-199行目) | ○ |
| C-39 | predがFalseの場合false_fn実行 | E-01 (176-199行目) | ○ |
| C-40 | TensorFlow Variableでtf.cond使用 | E-01 (195-197行目) | ○ |
| C-41 | true_fnがCallableでない場合TypeError | E-01 (192-193行目 docstring) | ○ |

### utils.py - constant_value関数
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-42 | Python bool TrueでTrue返却 | E-01 (202-225行目) | ○ |
| C-43 | Python bool FalseでFalse返却 | E-01 (202-225行目) | ○ |
| C-44 | 整数1でTrue返却 | E-01 (217-219行目) | ○ |
| C-45 | 整数0でFalse返却 | E-01 (220-221行目) | ○ |
| C-46 | TensorFlow VariableでNone返却 | E-01 (223-224行目) | ○ |

### normalization.py - __getattr__関数
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-47 | BatchNormalization属性で正しいクラス返却 | E-02 (28-30行目) | ○ |
| C-48 | BatchNorm属性で正しいクラス返却 | E-02 (29行目) | ○ |
| C-49 | batch_normalization属性で正しい関数返却 | E-02 (31-32行目) | ○ |
| C-50 | batch_norm属性で正しい関数返却 | E-02 (31行目) | ○ |
| C-51 | 存在しない属性でAttributeError | E-02 (33-34行目) | ○ |

### base.py - エイリアス
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-52 | InputSpecがbase.InputSpecと同一 | E-03 (18行目) | ○ |
| C-53 | Layerがbase.Layerと同一 | E-03 (22行目) | ○ |
| C-54 | keras_style_scopeがbase.keras_style_scopeと同一 | E-03 (20行目) | ○ |
| C-55 | set_keras_styleがbase.set_keras_styleと同一 | E-03 (21行目) | ○ |

### core.py - エイリアス
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-56 | Denseがcore.Denseと同一 | E-04 (23行目) | ○ |
| C-57 | denseがcore.denseと同一 | E-04 (24行目) | ○ |
| C-58 | Dropoutがcore.Dropoutと同一 | E-04 (25行目) | ○ |
| C-59 | dropoutがcore.dropoutと同一 | E-04 (26行目) | ○ |
| C-60 | Flattenがcore.Flattenと同一 | E-04 (27行目) | ○ |
| C-61 | flattenがcore.flattenと同一 | E-04 (28行目) | ○ |
| C-62 | FullyConnectedがDenseと同一 | E-04 (32行目) | ○ |
| C-63 | fully_connectedがdenseと同一 | E-04 (33行目) | ○ |

### convolutional.py - エイリアス
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-64 | Conv1Dがconvolutional.Conv1Dと同一 | E-05 (20行目) | ○ |
| C-65 | Conv2Dがconvolutional.Conv2Dと同一 | E-05 (22行目) | ○ |
| C-66 | Conv3Dがconvolutional.Conv3Dと同一 | E-05 (24行目) | ○ |
| C-67 | SeparableConv1Dがconvolutional.SeparableConv1Dと同一 | E-05 (26行目) | ○ |
| C-68 | SeparableConv2Dがconvolutional.SeparableConv2Dと同一 | E-05 (27行目) | ○ |
| C-69 | Conv2DTransposeがconvolutional.Conv2DTransposeと同一 | E-05 (30行目) | ○ |
| C-70 | Conv3DTransposeがconvolutional.Conv3DTransposeと同一 | E-05 (32行目) | ○ |
| C-71 | Convolution1DがConv1Dと同一 | E-05 (37行目) | ○ |
| C-72 | Convolution2DがConv2Dと同一 | E-05 (38行目) | ○ |
| C-73 | Convolution3DがConv3Dと同一 | E-05 (39行目) | ○ |
| C-74 | Deconv2DがConv2DTransposeと同一 | E-05 (41行目) | ○ |
| C-75 | Deconv3DがConv3DTransposeと同一 | E-05 (42行目) | ○ |

### pooling.py - エイリアス
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-76 | AveragePooling1Dがpooling.AveragePooling1Dと同一 | E-06 (21行目) | ○ |
| C-77 | MaxPooling1Dがpooling.MaxPooling1Dと同一 | E-06 (23行目) | ○ |
| C-78 | AveragePooling2Dがpooling.AveragePooling2Dと同一 | E-06 (25行目) | ○ |
| C-79 | MaxPooling2Dがpooling.MaxPooling2Dと同一 | E-06 (27行目) | ○ |
| C-80 | AveragePooling3Dがpooling.AveragePooling3Dと同一 | E-06 (29行目) | ○ |
| C-81 | MaxPooling3Dがpooling.MaxPooling3Dと同一 | E-06 (31行目) | ○ |
| C-82 | AvgPool2DがAveragePooling2Dと同一 | E-06 (36行目) | ○ |
| C-83 | MaxPool2DがMaxPooling2Dと同一 | E-06 (37行目) | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- なし - すべてのテストケースは対応するソースコードから導出されています

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - python-layersモジュールは主にエイリアス定義とユーティリティ関数で構成されており、複雑なビジネスロジックは含まれていない
- 1: 中リスク - utils.pyの計算関数（conv_output_length, conv_input_length, deconv_output_length）は数値計算を行うため、境界値テストの網羅性を確認すること
- 0: 低リスク - エイリアス定義は単純な代入であり、テストは参照の同一性確認のみ

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] utils.pyのconvert_data_format関数の全分岐（ndim=3,4,5とchannels_last/first）がテストケースでカバーされていることを確認
- [ ] utils.pyのnormalize_tuple関数の異常系テストケースが適切なエラーメッセージを検証しているか確認
- [ ] conv_output_length, conv_input_length, deconv_output_lengthの計算式が実装と一致していることを確認
- [ ] エイリアス定義のテストケースが実際にインポート先のオブジェクトと同一であることを確認
- [ ] normalization.pyの__getattr__関数の遅延ロード機能が正しくテストされていることを確認
- [ ] smart_cond関数のTensorFlow Variable入力時の動作がtf.condを使用することを確認
