tensorflow - 创建 h2o 模型的目的

Question

在演示代码中 https://github.com/h2oai/sparkling-water/blob/master/py/examples/notebooks/TensorFlowDeepLearning.ipynb

我或多或少可以弄清楚代码在做什么。我的问题是在最后创建 h2o 模型以重复运行它有什么优势。这比仅仅在 tensorflow 中部署模型更好吗？

Answer 1

您基本上是在训练超过 1 次数据传递，这意味着该模型有双倍的学习步数。请记住，任何梯度下降类型的深度学习都在逐步向局部最小值前进，因此如果您运行 1 遍完整数据，它可能还没有到达最佳点，因此在更多训练后您可能会得到更好的损失。