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generated_at: 2026-02-02 10:20:00
metrics:
  claims_total: 14
  claims_with_evidence: 13
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.93
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# 根拠レポート：35-学習率スケジューリング

## 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）：**0.93**
  - 根拠あり：13 / 14、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **CosineDecayRestarts計算式の詳細**: t_mul, m_mulの適用ロジックの詳細確認が必要

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/learning_rate_schedule.py` 全体（約580行）
- E-02: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/optimizer_v2.py` _decayed_lrメソッド
- E-03: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 36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 | LearningRateSchedule抽象基底クラスが存在 | E-01 (44-60行目) | ○ |
| C-02 | ExponentialDecayでdecay_rate^(step/decay_steps)を計算 | E-01 (63-132行目, __call__) | ○ |
| C-03 | PiecewiseConstantDecayでboundariesに基づく定数値 | E-01 (135-226行目) | ○ |
| C-04 | PolynomialDecayで(1-step/decay_steps)^power | E-01 (229-330行目) | ○ |
| C-05 | InverseTimeDecayで1/(1+decay_rate*step) | E-01 (333-398行目) | ○ |
| C-06 | CosineDecayでcos(pi*step/decay_steps) | E-01 (401-470行目) | ○ |
| C-07 | CosineDecayRestartsが存在 | E-01 (473-580行目) | ○ |
| C-08 | ExponentialDecayのstaircaseオプション | E-01 (104行目) | ○ |
| C-09 | PolynomialDecayのcycleオプション | E-01 (282行目) | ○ |
| C-10 | get_configによるシリアライゼーション | E-01 (各クラス) | ○ |
| C-11 | __call__(step)インターフェース | E-01 (55行目) | ○ |
| C-12 | PiecewiseConstantDecayでlen(values)==len(boundaries)+1 | E-01 (166-170行目) | ○ |
| C-13 | OptimizerV2._decayed_lrからの呼び出し | E-02 | ○ |
| C-14 | CosineDecayRestartsのt_mul, m_mulの詳細計算 | E-01 (参照あるが詳細未確認) | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- CosineDecayRestartsのウォームリスタートロジックの詳細計算式
  - 候補：ソースコードの__call__メソッド内の詳細ロジック / Loshchilov & Hutter, 2016 論文

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 大部分の主張がソースコードに基づいている
- 1: 中リスク - CosineDecayRestartsの計算式は要精査

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] 各スケジュールの計算式がソースコードと一致するか確認
- [ ] CosineDecayRestartsのウォームリスタートロジックの正確性を確認
- [ ] PiecewiseConstantDecayのバリデーションが正しいか確認
