神经网络中的预测极限或区间答案

【问题标题】：Prediction limit or intervals in neural networks神经网络中的预测极限或区间
【发布时间】：2021-07-17 10:36:39
【问题描述】：

我在 TensorFlow/python 中有一个简单的图形神经网络，用于回归。

我的数据集 y 值始终在 [0,1] 的区间内，为浮点数。

但是很多预测小于 0 或者大于 1。这个问题大大降低了性能。

有什么方法可以在 tf 中设置一个限制（或间隔）来限制算法预测范围之外的东西？

我正在考虑在训练期间施加一些惩罚。

注意：我认为这与正则化不同，因为我没有过拟合问题。

注意：我有一个相当小的数据集，大约有 400 个数据点。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我不确定您的神经网络的架构。但是，sigmoid 激活函数应该将输出值限制在 [0, 1] 之间。

【讨论】：