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generated_at: 2026-02-02 10:05:00
metrics:
  claims_total: 13
  claims_with_evidence: 13
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：32-Adamax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）：**1.00**
  - 根拠あり：13 / 13、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  - 全ての主張に根拠あり。特に優先度の高いレビュー項目はなし。

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/adamax.py` 全体（188行）
- E-02: `tensorflow/core/ops/training_ops.cc` ResourceApplyAdaMax Op定義
- E-03: `tensorflow/python/keras/optimizer_v2/optimizer_v2.py` 基底クラス
- E-04: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` 33行目
- E-05: Kingma et al., 2014 論文 (http://arxiv.org/abs/1412.6980) ※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 | AdamaxはAdamのL-infinityノルム変種 | E-01 (docstring 32行目), E-05 | ○ |
| C-02 | デフォルト学習率は0.001 | E-01 (89行目) | ○ |
| C-03 | デフォルトbeta_1は0.9, beta_2は0.999 | E-01 (90-91行目) | ○ |
| C-04 | mとvの2つのスロットを作成 | E-01 (102-107行目) | ○ |
| C-05 | 密な勾配にResourceApplyAdaMaxを使用 | E-01 (139行目) | ○ |
| C-06 | スパース勾配はPythonレベルで処理 | E-01 (151-176行目) | ○ |
| C-07 | neg_scaled_lr = -lr / (1 - beta_1_power) を計算 | E-01 (120行目) | ○ |
| C-08 | スパース更新でgather/scatter操作を使用 | E-01 (158, 162, 166, 170, 175行目) | ○ |
| C-09 | v_t_sliceでmax(beta_2 * v_slice, abs(grad))を計算 | E-01 (167-168行目) | ○ |
| C-10 | control_flow_ops.groupで更新操作をグループ化 | E-01 (176行目) | ○ |
| C-11 | _HAS_AGGREGATE_GRAD = True | E-01 (86行目) | ○ |
| C-12 | エンベディングモデルでAdamより優れることがある | E-01 (34行目 docstring) | ○ |
| C-13 | get_configでlearning_rate, decay, beta_1, beta_2, epsilonを返す | E-01 (178-187行目) | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 特になし

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 全ての主張がソースコードに基づいている

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] Adamax更新式がKingma et al., 2014のSection 7.1と一致するか確認
- [ ] スパース更新のgather/scatter操作が数学的に正しいか確認
