8/4_tf fixed

Author: pdumin

chapters/ru/chapter8/4_tf.mdx

@@ -349,11 +349,11 @@ model.fit(train_dataset)
 
 ### Проверка гиперпараметров[[check-your-hyperparameters]]
 
-Если вы посмотрите на приведенный выше код, то, возможно, вообще не увидите никаких гиперпараметров, кроме, возможно, `batch_size`, и это не кажется вероятной причиной. Однако не обманывайтесь: гиперпараметры есть всегда, и если вы их не видите, значит, вы просто не знаете, на что они настроены. В частности, запомните важную особенность Keras: если вы задаете функцию потерь, оптимизатора или активации с помощью строки, _все ее аргументы будут установлены в значения по умолчанию_. Это означает, что, несмотря на удобство использования строк, следует быть очень осторожным, так как это может легко скрыть от вас критические вещи. (Любой, кто попробует решить опциональную задачу, описанную выше, должен внимательно отнестись к этому факту).
+Если вы посмотрите на приведенный выше код, то, возможно, вообще не увидите никаких гиперпараметров, кроме, возможно, `batch_size`, и это не кажется вероятной причиной. Однако не обманывайтесь: гиперпараметры есть всегда, и если вы их не видите, значит, вы просто не знаете, на что они настроены. В частности, запомните важную особенность Keras: если вы задаете функцию потерь, оптимизатора или активации с помощью строки, _все ее аргументы будут установлены в значения по умолчанию_. Это означает, что, несмотря на удобство использования такого способа, следует быть очень осторожным, так как это может легко скрыть от вас критические вещи. (Любой, кто попробует решить опциональную задачу, описанную выше, должен внимательно отнестись к этому факту).
 
-В данном случае где мы задали аргумент с помощью строки? Изначально мы задавали функцию потерь строкой, но теперь мы этого не делаем. Однако мы задаем оптимизатору строку "adam". Может ли это что-то скрывать от нас? Давайте посмотрим на [его аргументы](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers/Adam).
+В данном случае где мы задали аргумент с помощью строки? Изначально мы так делали с функцией потерь, но мы это исправили. Теперь мы задаем оптимизатор с помощью строки. Может ли это что-то скрывать от нас? Давайте посмотрим на [его аргументы](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers/Adam).
 
-Здесь что-нибудь выделяется? Правильно - скорость обучения! Когда мы просто используем строку `'adam'', мы получим скорость обучения по умолчанию, которая составляет 0.001, или 1e-3. Это слишком много для модели трансформера! В целом, мы рекомендуем использовать для моделей скорость обучения от 1e-5 до 1e-4; это в 10-100 раз меньше, чем значение, которое мы используем в данном случае. Похоже, это может стать серьезной проблемой, так что давайте попробуем ее уменьшить. Для этого нам нужно импортировать настоящий объект `optimizer`. Пока мы это делаем, давайте заново инициализируем модель из контрольной точки, на случай если обучение с высокой скоростью обучения повредило ее веса:
+Здесь что-нибудь выделяется? Правильно - скорость обучения! Когда мы просто используем строку `'adam'`, мы получим скорость обучения по умолчанию, которая составляет 0.001, или 1e-3. Это слишком много для модели трансформера! В целом, мы рекомендуем использовать для моделей скорость обучения от 1e-5 до 1e-4; это в 10-100 раз меньше, чем значение, которое мы используем в данном случае. Похоже, это может стать серьезной проблемой, так что давайте попробуем ее уменьшить. Для этого нам нужно импортировать настоящий объект `optimizer`. Пока мы это делаем, давайте заново инициализируем модель из контрольной точки, на случай если обучение с высокой скоростью обучения повредило ее веса:
 
 ```python
 from tensorflow.keras.optimizers import Adam