TensorFlow 2.0 Beta : Beginner Tutorials : ML 基本 :- overfitting と underfitting を調査する (翻訳/解説)

【TensorFlow 2.0 Beta Tutorials: ML 基本:- overfitting と underfitting の調査】
TensorFlow 2.0 の beta 0&1 がリリースされチュートリアルやガイドも併せて公開されました。alpha 0 のドキュメントから追加や修正が入っていますので、順次再翻訳しています。
今回は「ML 基本」カテゴリーの overfitting & underfitting を扱うチュートリアルです。両者について説明された後、overfitting を回避するストラテジーとして重み正則化 (L1 & L2 正則化) の追加と dropout の利用方法が詳述されて実演されます。
チュートリアルは「ML 基本」「画像」「テキストとシークエンス」等の幾つかのカテゴリーに分かれています。TF 1.x のチュートリアルをベースに改訂されたものと新規に追加されたドキュメントの両者があります。

TensorFlow 2.0 Beta : Tutorials : ML 基本 :- overfitting と underfitting を調査する