我在 C++ 中创建了一个神经网络，用于近似加法函数y = x + y。我使用了一个带有 5 个神经元的隐藏层。x 和 y 的值在 0 和 10 的范围内。所以在训练之前，我通过最大值 (2x10) 对训练数据（输入和输出数据）进行了归一化。
在我的模型做出预测后（位于 0 和 1 之间），我通过将预测乘以 2x20 来反规范化预测。但是，我的结果仍然显示出一个转变。
即，如果结果 (y) 应该被预测为 8，我的网络给出 -12。同样，我得到的不是 1，而是 -19。为了纠正这种变化，我在我的预测值上加了 20。这就是我得到的：
忽略标题，f(x)= sin(x)，其中，蓝色显示实际结果，红色显示预测值（我手动添加20后）
我的问题是：我的网络预测良好吗？“在结果中手动添加 20”是否正常？