machine-learning - h2o 深度学习检查点

Question

我正在尝试使用检查点参数运行 h2o.deeplearning 两次在 2 个训练集上(使用相同的参数，除了不同的时期)。我收到以下错误:

错误:“训练数据的列必须与检查点模型的列相同

即使两组都有相同的列。下面附上相关代码:

model <- h2o.deeplearning(x = 2:785, y = 1, training_frame = train1, 
                      activation = "RectifierWithDropout", 
                      hidden = c(1024,1024,2048),
                      epochs = 10, 
                      l1 = 1e-5, 
                      input_dropout_ratio = 0.2,
                      train_samples_per_iteration = -1, 
                      classification_stop = -1)

model2 <- h2o.deeplearning(x = 2:785, y = 1, training_frame = train2, 
                      checkpoint = model@model_id,
                      activation = "RectifierWithDropout", 
                      hidden = c(1024,1024,2048),
                      epochs = 1000, 
                      l1 = 1e-5, 
                      input_dropout_ratio = 0.2,
                      train_samples_per_iteration = -1, 
                      classification_stop = -1)


> all(colnames(train1)==colnames(train2))
[1] TRUE

> dim(train1)
[1] 54447   785
> dim(train2)
[1] 5553  785

谢谢，伊莱。

Answer 1

此问题已在 master branch of H2O 上修复。问题的根源在于，train1 和 train2 数据帧中有不同的列集，这些列集都是恒定的(全为零)，因此不同的列集会被自动删除。这导致算法认为训练集和检查点模型中使用的后续训练集使用了不同的预测变量集。

参见the JIRA ticket有关修复的更多信息。您可以通过从源安装 H2O 来获取更新，也可以等到下一个夜间版本(可用 here) .