我对在matlab工具箱中使用nntool有一些担忧。以下链接，如这些来自训练的简单线性神经网络权重，与训练结果不兼容，无法理解为什么，我发现nntool默认情况下会将输入归一化到范围[-1]。所以我有点担心，我创建了一个神经网络，在第一层使用tansig激活，在输出层使用logsig激活。我手动将输出标准化为数据中[01]的范围，并将其提供给nntool。现在我的问题是nntool是否将其进一步规范化为范围[-11]。如果它是正确的，那么它是不正确的，logsig的输出不能在[-1 1]的范围内。
有什么建议吗？
我不是matlab用户，但如果你不想使用规范化，并且它在输入和输出上都是强制的，那么就简单地取消输出的规范化。我假设这是简单的线性归一化（压缩到[-1,1]区间），所以如果你想在[0,1]区间中输出，你可以简单地应用f(x) = (x+1)/2，它将[-1,1]线性映射到[0,1]。神经网络对规模敏感（因为它与激活函数斜率等不可调参数密切相关），因此内部归一化有其优点。如果在训练后应用规范化，这应该有效。
如果它只规范输入，那么您不应该担心，这并不意味着使用任何激活函数都会有任何问题（事实上，正如前面所述，它实际上应该会有所帮助）。
更新
由于这个问题也发布在Cross Validated上，有了更多详细信息，我在那里用更精确的解决方案回答了它。