[JA] Translations - Documentation

site/ja/guide/basic_training_loops.ipynb

@@ -47,10 +47,10 @@
       },
       "source": [
         "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
-        "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/guide/basic_training_loops\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\">View on TensorFlow.org</a></td>\n",
-        "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/guide/basic_training_loops.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\">Run in Google Colab</a></td>\n",
-        "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/guide/basic_training_loops.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\">View source on GitHub</a></td>\n",
-        "  <td><a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ja/guide/basic_training_loops.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\">Download notebook</a></td>\n",
+        "  <td>     <a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/guide/basic_training_loops\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\">TensorFlow.org で表示</a>   </td>\n",
+        "  <td>     <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/guide/basic_training_loops.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\">Google Colab で実行</a>   </td>\n",
+        "  <td>     <a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/guide/basic_training_loops.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\">GitHub でソースを表示</a>   </td>\n",
+        "  <td>     <a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ja/guide/basic_training_loops.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\">ノートブックをダウンロード</a>   </td>\n",
         "</table>"
       ]
     },
@@ -62,7 +62,7 @@
       "source": [
         "以前のガイドでは、[テンソル](./tensor.ipynb)、[変数](./variable.ipynb)、[勾配テープ](autodiff.ipynb)、[モジュール](./intro_to_modules.ipynb)について学習しました。このガイドでは、これらをすべて組み合わせてモデルをトレーニングします。\n",
         "\n",
-        "TensorFlow には、抽象化によって決まり切った記述を削減する高度なニューラルネットワーク API である [tf.Keras API](keras/overview.ipynb) も含まれています。ただし、このガイドでは基本的なクラスを使用します。"
+        "TensorFlow には、[tf.Keras API](keras/overview.ipynb) という、抽象化によってボイラープレートを削減する高度なニューラルネットワーク API も含まれていますが、このガイドでは基本的なクラスを使用します。"
       ]
     },
     {
@@ -100,7 +100,7 @@
         "- 損失関数を定義する。\n",
         "- トレーニングデータを読み込み、理想値から損失を計算する。\n",
         "- その損失の勾配を計算し、*オプティマイザ*を使用してデータに適合するように変数を調整します。\n",
-        "- 結果を評価します。\n",
+        "- 結果を評価する。\n",
         "\n",
         "説明のため、このガイドでは $W$（重み）と $b$（バイアス）の 2 つの変数を持つ単純な線形モデルである $f(x) = x * W + b$ を開発します。\n",
         "\n",
@@ -267,7 +267,7 @@
         "plt.scatter(x, model(x), c=\"r\")\n",
         "plt.show()\n",
         "\n",
-        "print(\"Current loss: %1.6f\" % loss(model(x), y).numpy())"
+        "print(\"Current loss: %1.6f\" % loss(y, model(x)).numpy())"
       ]
     },
     {
@@ -287,7 +287,7 @@
         "\n",
         "この例では、[最急降下法](https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_descent)を使用してモデルをトレーニングできます。\n",
         "\n",
-        "`tf.keras.optimizers` でキャプチャされる最急降下法のスキームには多くの変種があります。しかし、ここでは基本原理から構築するという姿勢で自動微分を行う `tf.GradientTape` と値を減少させる `tf.assign_sub`（`tf.assign` と `tf.sub` の組み合わせ）を使用して基本的な計算を自分で実装してみましょう。"
+        "`tf.keras.optimizers` でキャプチャされる勾配降下法のスキームには多くのバリエーションがありますが、ここでは基本原理から構築するという姿勢で自動微分を行う `tf.GradientTape` と値を減少させる `tf.assign_sub`（`tf.assign` と `tf.sub` の組み合わせ）を使用して基本的な計算を自分で実装してみましょう。"
       ]
     },
     {
@@ -401,7 +401,7 @@
       "source": [
         "## Keras を使用した場合の同じ方法\n",
         "\n",
-        "上記のコードを Keras で書いた同等のコードと対比すると参考になります。\n",
+        "上記のコードを Keras で書いたコードと対比すると参考になります。\n",
         "\n",
         "`tf.keras.Model` をサブクラス化すると、モデルの定義はまったく同じように見えます。Keras モデルは最終的にモジュールから継承するということを覚えておいてください。"
       ]
@@ -513,7 +513,7 @@
         "\n",
         "このガイドでは、テンソル、変数、モジュール、勾配テープの基本的なクラスを使用してモデルを構築およびトレーニングする方法と、それらの概念を Keras にマッピングする方法について説明しました。\n",
         "\n",
-        "ただし、これはごく単純な問題です。より実践的な説明については、実際のテキストを使用している[こちらのチュートリアル](../tutorials/customization/basic_training_loops_walkthrough.ipnyb)を参照してください。\n",
+        "ただし、これはごく単純な問題です。より実践的な説明については、[カスタムトレーニングのウォークスルー](../tutorials/customization/custom_training_walkthrough.ipynb)をご覧ください。\n",
         "\n",
         "組み込みの Keras トレーニングループを使用する方法の詳細は、[こちらのガイド](keras/train_and_evaluate.ipynb)を参照してください。トレーニングループと Keras の詳細は、[こちらのガイド](keras/writing_a_training_loop_from_scratch.ipynb)を参照してください。独自の分散トレーニングループを書く方法については、[こちらのガイド](./guide/distributed_training.ipynb#using_tfdistributestrategy_with_basic_training_loops_loops)を参照してください。"
       ]