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metrics:
  claims_total: 15
  claims_with_evidence: 14
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.93
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# 根拠レポート：31-Adadeltaオプティマイザ

## 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：14 / 15、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **分散学習サポートの詳細**: C++カーネルの分散対応の詳細根拠が不足

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/adadelta.py` 全体（150行）
- E-02: `tensorflow/core/ops/training_ops.cc` 172-246行目（ApplyAdadelta Op定義）
- E-03: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/optimizer_v2.py` 1-100行目（基底クラス）
- E-04: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 32行目
- E-05: Zeiler, 2012 論文 (http://arxiv.org/abs/1212.5701) ※docstring内参照

## 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 | Adadeltaは勾配の移動窓に基づく適応的学習率調整を行う | E-01 (docstring 29-40行目), E-05 | ○ |
| C-02 | デフォルト学習率は0.001 | E-01 (68行目) | ○ |
| C-03 | デフォルトrhoは0.95 | E-01 (69行目) | ○ |
| C-04 | デフォルトepsilonは1e-7 | E-01 (70行目) | ○ |
| C-05 | accum_gradとaccum_varの2つのスロットを作成 | E-01 (79-84行目) | ○ |
| C-06 | 密な勾配にResourceApplyAdadeltaを使用 | E-01 (113行目) | ○ |
| C-07 | スパース勾配にResourceSparseApplyAdadeltaを使用 | E-01 (130行目) | ○ |
| C-08 | C++カーネルでvar, accum, accum_update, lr, rho, epsilon, gradを入力とする | E-02 (221-232行目) | ○ |
| C-09 | _HAS_AGGREGATE_GRAD = Trueが設定されている | E-01 (65行目) | ○ |
| C-10 | set_weightsでKeras V1互換処理が含まれる | E-01 (97-104行目) | ○ |
| C-11 | get_configでlearning_rate, decay, rho, epsilonを返す | E-01 (141-149行目) | ○ |
| C-12 | OptimizerV2を継承している | E-01 (26行目) | ○ |
| C-13 | use_lockingによる排他制御がサポートされている | E-01 (121行目), E-02 (230行目) | ○ |
| C-14 | 参照論文がZeiler, 2012である | E-01 (62行目) | ○ |
| C-15 | 分散学習フレームワークとの連携をサポート | E-03 (推定) | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 分散学習連携の詳細なサポート方法
  - 候補：`tensorflow/python/distribute/` 配下の関連ファイル / OptimizerV2基底クラスの分散対応メソッド

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 全体的にソースコードと整合性が取れている
- 1: 中リスク - 分散学習連携の記述は推定に基づく

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] Adadelta更新式がZeiler, 2012の原論文と一致するか確認
- [ ] C++カーネルの実装がPython側のパラメータ渡しと整合するか確認
- [ ] 分散学習環境でのAdadeltaの動作に関する記述が正確か確認
