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generated_at: 2026-02-02 10:20:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 13
  claims_without_evidence: 3
confidence_derived: 0.81
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# 根拠レポート：15-畳み込み演算（Convolution Operations）

## 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）：**0.81**
  - 根拠あり：13 / 16、根拠なし：3
- 優先レビュー（高）
  1. **cuDNN最適化の詳細**：C++カーネル実装の内部は未確認
  2. **Conv.callの完全な実装**：convolutional.pyの先頭150行のみ読み込み
  3. **出力サイズ計算式**：一般的なCNN知識に基づく

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py` 1-150行目
- E-02: `tensorflow/core/ops/nn_ops.cc` 1-200行目
- E-03: `tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py` 46-107行目 Convクラスdocstring
- E-04: `tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py` 109-150行目 __init__
- E-05: 機能一覧.csv No.15の定義

## 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 | Convクラスは抽象N次元畳み込みの基底クラス | E-03 | ○ |
| C-02 | kernel_size/strides/dilation_rateはタプルに正規化 | E-04 (145-150行目) | ○ |
| C-03 | filtersに負の値でValueError | E-04 (140-142行目) | ○ |
| C-04 | パディング方式はvalid/same/causal | E-03 (69-73行目) | ○ |
| C-05 | data_formatはchannels_last/channels_first | E-03 (74-79行目) | ○ |
| C-06 | グループ畳み込みをサポート | E-03 (84-88行目) | ○ |
| C-07 | デフォルト初期化はglorot_uniform | E-04 (120行目) | ○ |
| C-08 | nn_ops.ccにConv2D Opが登録されている | E-02 | ○ |
| C-09 | BatchNormWithGlobalNormalization Opが定義されている | E-02 (107-133行目) | ○ |
| C-10 | AvgPool/AvgPoolGrad Opが定義されている | E-02 (84-103行目) | ○ |
| C-11 | FusedBatchNorm V1/V2が定義されている | E-02 (177-200行目) | ○ |
| C-12 | callメソッドでnn_ops.convolutionを使用 | E-03 (docstring) | ○ |
| C-13 | strideとdilation_rateは排他 | E-03 (65-67行目) | ○ |
| C-14 | cuDNNによるGPU最適化 | **根拠なし** | △ |
| C-15 | 出力サイズ計算式 | **根拠なし** | △ |
| C-16 | Conv.callの完全な実装フロー | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-14: cuDNN最適化はC++カーネル実装の内部にあり、Python層からは確認できない
  - 候補：`tensorflow/core/kernels/conv_ops.cc` / cuDNN統合コード
- C-15: 出力サイズ計算式は一般的なCNN理論に基づくが、TF固有の実装は`conv_utils.conv_output_length`で確認すべき
- C-16: convolutional.pyの150行目以降のbuild/callメソッドは未読み込み

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 1: 中リスク - Convクラスのcallメソッド全体を確認していない
- 1: 中リスク - C++カーネル層の最適化詳細は未確認

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] convolutional.pyのbuild/callメソッドが正確に記述されているか確認
- [ ] 出力サイズ計算式がTensorFlowの実装と一致するか確認
- [ ] cuDNN統合の記述が正確か確認
