r - 如何知道从 R 中完成了多少个深度学习 epoch？

h2o.deeplearning() 默认开启提前停止。但是，从 R 中，我如何确定它是否提前停止，以及它停止了多少个时代？我试过这个:
model = h2o.deeplearning(...)print(model)
它告诉我有关层、MSE、R2 等的信息，但没有关于运行了多少个 epoch 的信息。

在 Flow 上，我可以看到信息(例如，x 轴在“得分历史 - 偏差”图表或得分历史表中的停止位置)。

最佳答案

如果您的模型名为 m ，则仅获取训练的 epoch 数: last(m@model$scoring_history$epochs)
要查看其他可用信息(实际上是您在 Flow 界面中可以看到的所有信息)以及如何访问它，请使用 str(m)
还要注意这个命令:summary(m) 除了 print(m) 显示的内容之外，它还添加了这一部分(对于深度学习模型):

Scoring History:
            timestamp   duration training_speed    epochs iterations       samples training_MSE training_deviance training_r2
1 2016-04-14 11:35:46  0.000 sec                  0.00000          0      0.000000
2 2016-04-14 11:35:52  5.218 sec 15139 rows/sec  10.00000          1  77150.000000      0.00000           0.00000     0.07884
...
7 2016-04-14 11:36:18 31.346 sec 25056 rows/sec 100.00000         10 771500.000000      0.00000           0.00000     0.72245

IE。您可以通过查看最后一行来查看总时期数。

顺便说一句，当应用于数据帧时，这与 h2o 的 summary() 命令不同；在这种情况下，它的行为类似于 R 的内置汇总函数，并显示数据框中每一列的统计信息。

关于r - 如何知道从 R 中完成了多少个深度学习 epoch？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/36620585/