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generated_at: 2026-02-02 10:35:00
metrics:
  claims_total: 16
  claims_with_evidence: 14
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.88
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# 根拠レポート：18-バッチ正規化（Batch Normalization）

## 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）：**0.88**
  - 根拠あり：14 / 16、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **FusedBatchNormカーネルの詳細**：fused_batch_norm_op.ccは未読み込み
  2. **Keras BatchNormalizationレイヤー**：normalization.pyは未読み込み

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/core/kernels/batch_norm_op.cc` 1-100行目
- E-02: `tensorflow/core/ops/nn_ops.cc` 107-200行目
- E-03: `tensorflow/core/kernels/batch_norm_op.cc` 33-80行目 BatchNormOp
- E-04: `tensorflow/core/kernels/batch_norm_op.cc` 82-99行目 BatchNormGradOp
- E-05: `tensorflow/core/ops/nn_ops.cc` 107-133行目 BatchNormWithGlobalNormalization Op
- E-06: `tensorflow/core/ops/nn_ops.cc` 177-193行目 FusedBatchNorm Op
- E-07: 機能一覧.csv No.18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 | BatchNormOpは4D入力を要求 | E-03 (51-53行目) | ○ |
| C-02 | mean/var/beta/gammaは1Dベクトル | E-03 (54-65行目) | ○ |
| C-03 | variance_epsilonをコンストラクタで取得 | E-03 (36-39行目) | ○ |
| C-04 | scale_after_normalizationをコンストラクタで取得 | E-03 (40-41行目) | ○ |
| C-05 | functor::BatchNormで実際の計算を実行 | E-03 (71-74行目) | ○ |
| C-06 | Eigen ThreadPoolDevice/GpuDeviceをテンプレート化 | E-01 (29-30行目) | ○ |
| C-07 | BatchNormWithGlobalNormalizationはDeprecated(9) | E-05 (117行目) | ○ |
| C-08 | FusedBatchNormはepsilon/exponential_avg_factor属性を持つ | E-06 (189-190行目) | ○ |
| C-09 | FusedBatchNormはis_training属性を持つ | E-06 (192行目) | ○ |
| C-10 | FusedBatchNorm出力は5テンソル（y, batch_mean, batch_var, rs1, rs2） | E-06 (183-187行目) | ○ |
| C-11 | BatchNormGrad出力は5テンソル（dx, dm, dv, db, dg） | E-02 (141-145行目) | ○ |
| C-12 | FusedBatchNormV2はU型を分離 | E-02 (195-200行目) | ○ |
| C-13 | output確保後にfunctor呼び出し | E-03 (67-74行目) | ○ |
| C-14 | 正規化計算式: gamma*(x-mean)/sqrt(var+eps)+beta | E-05 (docstring) | ○ |
| C-15 | FusedBatchNormカーネルの詳細実装 | **根拠なし** | △ |
| C-16 | Keras BatchNormalizationレイヤーの実装 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-15: fused_batch_norm_op.ccは未読み込みのためFusedBatchNormの詳細実装は未確認
  - 候補：`tensorflow/core/kernels/fused_batch_norm_op.cc`
- C-16: Keras層のnormalization.pyは未読み込み
  - 候補：`tensorflow/python/keras/layers/normalization.py`

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 1: 中リスク - FusedBatchNormの詳細実装は確認が望ましい
- 1: 中リスク - Keras層のインターフェースは別途確認が望ましい

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] fused_batch_norm_op.ccの実装がOp定義と一致するか確認
- [ ] normalization.pyのBatchNormalizationレイヤーの仕様を確認
- [ ] FusedBatchNormV3の追加仕様を確認
