我正在尝试预测特定日期的太阳能价值。为此我使用人工神经网络模型。我在确定正确的激活功能时遇到问题。由于sigmoid函数给出输出0-1，我想要输出像256.33。所以我想把sigmoid用于隐藏层，ReLu用于输出层以保持网络的非线性。你能建议我这样做的方法是什么？我的方法是否正确？
关于我的架构 - 我正在使用3层，其中一层是隐藏层。（1）我尝试将两个层的sigmoid应用为激活函数。（2）然后我对这两个函数应用了ReLU激活。这两种方法都失败了。现在我尝试在输出层上应用ReLU，为隐藏层应用Sigmoid。
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一种解决方案是为一天内可以产生的最大可能太阳能选择一些值。例如在一天中产生的最大太阳能或在最佳情况下可能的最大太阳能。然后使用该值来缩放Sigmoid函数的输出。
f （x）= Sigmoid （x）* MAX_ENERGY