h2o

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    H2Oのディープ・ラーニング・モジュールに漏れ込みReLUを実装する計画はありますか?私はニューラルネットの初心者ですが、限られたモデル構築とパラメータ調整では、ReLUがより一般化されていることがわかりました。また、ReLUの問題を回避するために漏れ込みReLUsを使用することでさらに優れたパフォーマンスが得られるかどうかは疑問でした。

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    出力確率の較正を改善するために補足的なPlatt Scalingを実行する機能をh2o.aiスイートに追加することに気づいた。 (calibrate_model in h2o manualを参照してください)。しかし、オンラインヘルプドキュメントにはほとんど手引きがありません。特に、私はPlatt Scalingが有効になっているかどうか疑問に思います: モデルのランキングにどのような影響がありま

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    私は自分のクエリをスコアリングするためにMojoモデルを使用しています。このステートメントを使用してmojoモデルを使用しています EasyPredictModelWrapper model = new EasyPredictModelWrapper(MojoModel.load("gbm.zip")); 質問このモデルオブジェクトを別のスレッドから使​​用できますか?スレッドセーフですか?

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    R(h2o_3.14.0.2)でH2Oの異常検出を実行しようとしています。 まず、私は私のメインの深い学習モデルを使用しようと、エラー持っている: water.exceptions.H2OIllegalArgumentException [1] "water.exceptions.H2OIllegalArgumentException: Only for AutoEncoder Deep Lea

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    私はモデルとは異なる方法でパフォーマンスを計算しようとしています。 クロスバリデーション中に生の予測にアクセスしたいので、自分でパフォーマンスを計算できます。 g = h2o.get_grid(grid_id) for m in g.models: print "Model %s" % m.model_id rrc[m.model_id] = m.cross_validati

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    リモートのh2o flowインスタンスに保存されたモデルを使用して、ユーザーがリアルタイムで単一の予測を行うことができます。これを行う方法やこれのようなものはありますか? 私は訓練されたモデルは、リモートh2o flowインスタンスに保存されていて、私のローカルネットワーク上の自分のWebブラウザでh2oインスタンスのURLにアクセスして、機能に基づいて、単一の予測を行う能力を、他のユーザーをさせ

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    h2o steamの予測サービスビルダーで、〜800MBのpojoファイルを使って.warファイルを作成しようとしています(サイズが〜200MBの同様のpojoでも同様の問題が発生しました)。 )。これをしようとしたときただし、エラーは「ビルド」をクリックした後に表示されます: Problem accessing /makewar. Reason: Compilation of poj

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    h2o steam(ローカルホストで実行中)を使用してモデルを展開しようとしています。 「展開」ボタンを、プロジェクトの"models"セクションで"deploy model"オプションをクリックし、h2o flowからモデルをインポートし、表示されたダイアログボックスを記入し、クリックした後、次のメッセージが表示されます。 で最初は自分でサービスビルダーを起動する必要があるかもしれないと思ったの

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    H2Oの使用は必須です。word2vecモデルを使用してテキストファイル(入力としてデータセット)にEmbeddingを実行し、ベクトル(配列)として出力を生成します。 word2Vecモデルは、C/C++で書かれたhttps://code.google.com/archive/p/word2vec/ の下にあります。 したがって、H2Oの使用をどのように実装できますか?