R H2O - 詳細な要約

Question

私は分類のためにh2oライブラリを使用しました。私はそれが作ったすべてのノードからの重量の詳細を知りたい。モデル名をmodelとし、summary(model)を使用すると、平均重量と各層の平均バイアスのみが表示され、各重量の詳細を知る必要があります。すべての詳細重量を印刷することは可能ですか？ 何か提案がありがとうございます。あなたのモデルを構築すると、ここでひどい英語

train[1,] 
0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1 

train[2,] 
1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 2 

model = h2o.deeplearning(x = 1:100,y = 101 
         training_frame = train, 
         activation = "Tanh", 
         balance_classes = TRUE, 
         hidden = c(15,15), 
         momentum_stable = 0.99, 
         epochs = 50) 

Scoring History: 
      timestamp duration training_speed epochs iterations  samples training_rmse training_logloss 
1 2016-09-26 23:50:53 0.000 sec     0.00000   0 0.000000        
2 2016-09-26 23:50:53 0.494 sec 8783 rows/sec 5.00000   1 650.000000  0.81033   2.04045 
3 2016-09-26 23:50:53 1.053 sec 10586 rows/sec 50.00000   10 6500.000000  0.23170   0.22766 
    training_classification_error 
1        
2      0.63077 
3      0.00000 

のため申し訳ありませんが は私のモデルの概要

layer units type dropout  l1  l2 mean_rate rate_rms momentum mean_weight weight_rms mean_bias bias_rms 
1  1 100 Input 0.00 %                       
2  2 15 Tanh 0.00 % 0.000000 0.000000 0.005683 0.001610 0.000000 0.004570 0.148204 -0.019728 0.061853 
3  3 15 Tanh 0.00 % 0.000000 0.000000 0.003509 0.000724 0.000000 0.003555 0.343449 0.007262 0.110244 
4  4 26 Softmax   0.000000 0.000000 0.010830 0.006383 0.000000 0.005078 0.907516 -0.186089 0.166363 

Answer 1

の一部である、輸出重みとバイアスにフラグを設定します。その後、モデルが構築されたらh2o.weights()とh2o.biases()を使用することができます。

model = h2o.deeplearning(x = 1:100,y = 101 
        training_frame = train, 
        activation = "Tanh", 
        balance_classes = TRUE, 
        hidden = c(15,15), 
        momentum_stable = 0.99, 
        epochs = 50, 
        export_weights_and_biases = TRUE # <--- add this 
        ) 
firstLayerWeights = h2o.weights(model, 1) 
secondLayerWeights = h2o.weights(model, 2)