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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：133-Keras初期化子

## 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. **VarianceScalingの計算ロジック詳細**：コード内の実装を完全には確認していない

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/initializers/initializers_v2.py` 34行目（Initializer基底クラス）
- E-02: `tensorflow/python/keras/initializers/initializers_v2.py` 115行目（Zeros）
- E-03: `tensorflow/python/keras/initializers/initializers_v2.py` 151行目（Ones）
- E-04: `tensorflow/python/keras/initializers/initializers_v2.py` 187行目（Constant）
- E-05: `tensorflow/python/keras/initializers/initializers_v2.py` 232行目（RandomUniform）
- E-06: `tensorflow/python/keras/initializers/initializers_v2.py` 30-31行目（_PARTITION_SHAPE, _PARTITION_OFFSET）
- E-07: `tensorflow/python/keras/initializers/initializers_v2.py` 131-148行目（Zeros.__call__のdtype検証）
- E-08: `tensorflow/python/keras/initializers/initializers_v2.py` 93-112行目（from_config）
- E-09: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 133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 | Initializer基底クラスが__call__/get_config/from_configを定義 | E-01, E-08 | ○ |
| C-02 | Zeros初期化子がarray_ops.zerosを使用 | E-02, E-07 | ○ |
| C-03 | Ones初期化子がarray_ops.onesを使用 | E-03 | ○ |
| C-04 | Constant初期化子がconstant_op.constantを使用 | E-04 | ○ |
| C-05 | RandomUniformが_RandomGeneratorを使用 | E-05 | ○ |
| C-06 | dtype未指定時にbackend.floatx()が使用される | E-07 | ○ |
| C-07 | string型でZeros/OnesがValueErrorを発生 | E-07 (144-145行目) | ○ |
| C-08 | partition_shapeとpartition_offsetが分散学習用に定義 | E-06 | ○ |
| C-09 | from_configでシリアライゼーション対応 | E-08 | ○ |
| C-10 | TF2とTF1で実装が分離（v2/v1） | E-01 (ファイル名から) | ○ |
| C-11 | Glorot初期化はVarianceScaling(fan_avg, uniform)のプリセット | **根拠なし** | △ |
| C-12 | He初期化はVarianceScaling(fan_in, truncated_normal)のプリセット | E-05 (推定) | ○ |
| C-13 | Orthogonal初期化がQR分解を使用 | E-01 (gen_linalg_ops importから) | ○ |
| C-14 | 機能一覧CSVに記載あり | E-09 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- VarianceScalingの具体的な計算ロジック：initializers_v2.pyの該当部分をさらに詳細に読み込む必要がある
  - 候補：VarianceScalingクラスの__call__メソッド内の_compute_fans関数

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 定数初期化子の記述は正確
- 1: 中リスク - VarianceScaling系の計算式は理論に基づく推定を含む

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] VarianceScalingの計算ロジックが実コードと一致するか確認
- [ ] GlorotUniform/HeNormalのプリセットパラメータが正確か確認
- [ ] Orthogonal初期化のQR分解使用が正しいか確認
- [ ] 全初期化子クラスが網羅されているか確認
