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在一个项目上使用 PyBrain 进行一些预测，但是我想知道如何以一种简单的方式限制 NN 输出的域，以便输出层仅在域 [0..1] 中产生值。

目前，我在网络的一些激活中得到负值。

我搜索了 PyBrain 文档，没有遇到任何似乎表明这是可能的方法或方法参数。下面的相关代码示例：

self.pybrain_net_date = buildNetwork(self.pb_indim, hidden_dim, hidden_dim, 1, hiddenclass=SigmoidLayer, outclass=LinearLayer, bias=True)
self.pybrain_net_amount = buildNetwork(self.pb_indim, hidden_dim, hidden_dim, 1, hiddenclass=SigmoidLayer, outclass=LinearLayer, bias=True)

trainer_date = BackpropTrainer(self.pybrain_net_date, self.pbds_train_date)
trainer_amount = BackpropTrainer(self.pybrain_net_amount, self.pbds_train_amount)

print trainer_date.trainUntilConvergence(self.pbds_train_date, 30, verbose=True, validationProportion=0.20)
print trainer_amount.trainUntilConvergence(self.pbds_train_amount, 30, verbose=True, validationProportion=0.20)

for index, row in input_dataframe.iterrows():
    date = neuralnet_date.activate(row)
    amount = neuralnet_amount.activate(row)
    prediction_df['Expected Date'].ix[index] = date
    prediction_df['Expected Amount'].ix[index] = amount
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看起来您正在训练 30 个 epoch，这对于小型网络来说也是不够的。根据您的网络大小，某些节点可能没有经过适当的训练。您是否尝试设置 continueEpochs=30？这是该函数的第四个输入。

您也可能没有正确规范化输入数据，如果第一个建议不能解决问题，您能否发布一个训练数据示例？

于 2014-01-29T20:45:36.663 回答