我有一个H2O深度学习模型" Model1"，它可以很好地概括。不幸的是，我忘了设置出口重量和偏见= TRUE构建模型时。
我试图像原始Model1加上添加的设置导出权重和偏见一样，以所有确切的参数，种子和数据集进行重新训练。
。不幸的是这些新模型的无完全可以很好地推广。实际上，它们都失败了，尽管所有模型都训练，验证，交叉验证和测试都很好。我什至尝试过检查原始model11，以便添加导出权重，偏见参数= TRUE。但是，由于我没有使用modulo cv，所以我无法检查点。
不复制性使我头疼。为了使我生产化，我需要以某种方式提取此原件的重量和偏见，尽管出口重量和偏见最初设置为FALSE。
我已经查看了Model1的平均权重和偏见，它们根本不匹配具有相同参数，种子，数据集等的重新训练模型的任何平均权重和偏差。m不确定是否可以用某种方式使用平均权重和偏见来迫使可重复性。
我已经阅读了将Model1下载到POJO may允许访问权重和偏见的访问，但是我对此不确定，我不知道Java，我看不到任何示例Java代码可以帮助我。
任何建议或其他可能的解决方案/解决方法？
预先感谢您的任何帮助。
我自己部分解决了这个问题：将模型下载到pojo后，我用基于达伦·库克(Darren Cook(的建议(谢谢(的文本编辑器打开文件，我想我可以看到这里的所有权重和偏见。
我不确定b/c我不熟悉pojo格式。