在我的神经网络中，我的输入从0到719不等，目标从0到1340不等。所以，我通过标准缩放标准化输入和目标，使得均值为0，方差为1.现在，我使用反向传播计算输出。我的所有输出都介于-2和2之间。如何将这些输出转换为原始比例，即位于范围（0,1340）？
编辑：我有1个输入，5个隐藏神经元和1个输出。我使用了logistic sigmoid激活函数。我通过取均值然后除以标准差来进行标准缩放。特别是，我的输出介于-1.28和1.64之间。
答案 0 :(得分：0)
假设目标的平均值和标准偏差为mu和sigma，则目标y的规范化值应为(y-mu)/sigma 。在这种情况下，如果您获得输出y'，则可以通过转换y' -> mu + y' * sigma将其移回原始比例。
答案 1 :(得分：0)
logistic sigmoid函数的输出在（0,1）范围内。因此，要将输出y缩放到范围（0,1340），您只需将y乘以1340即可。
通常，如果要将逻辑sigmoid输出扩展到范围(min, max），可以使用
y_scaled = min + (max - min) * y