h2o deeplearning контрольная точка

Question

Я пытаюсь запустить h2o.deeplearning дважды, используя параметр контрольной точки на 2 наборах поездов (используя те же параметры, за исключением разных эпох). Я получаю следующее сообщение об ошибке:

Ошибка: «Столбцы данных обучения должны быть такими же, как и для контрольной точки модели

даже, хотя оба набора имеют одинаковые столбцы. Прикрепленный ниже соответствующего кода:

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 

Спасибо, Эли.

Answer 1

Возможно, это слишком сложная проверка, которая также проверяет, что одни и те же столбцы не являются постоянными. Попробуйте отключить ignore_const_cols, чтобы обойти эту проблему.

Я подал JIRA here.

Answer 2

Это было исправлено на master branch of H2O. Источником проблемы было то, что в базовых кадрах ибыли разные наборы, которые были постоянными (все нули), поэтому различные группы столбцов автоматически отбрасывались. Это заставило алгоритм думать, что в наборе обучения используются различные наборы предикторов, а также контрольный набор, используемый в контрольной модели.

См. the JIRA ticket для получения дополнительной информации об исправлении. Вы можете получить обновление, установив H2O из источника, или вы можете подождать до следующей ночной версии, доступной here.