将NN回归问题的输出限制在一定范围内的方法(即，我希望我的NN始终预测输出值仅在-20到+30之间)

将NN回归问题的输出限制在一定范围内的方法有多种，以下是其中几种常见的方法：

1. 激活函数限制法： 可以通过选择适当的激活函数来限制输出范围。例如，使用sigmoid函数作为输出层的激活函数，将输出值映射到0到1之间，然后通过线性变换将其缩放到-20到+30的范围内。
2. 输出层约束法： 在神经网络的输出层添加约束，确保输出值在指定范围内。可以通过在训练过程中对输出值进行裁剪或者在损失函数中引入惩罚项来实现。例如，可以使用剪切函数将输出值限制在-20到+30的范围内。
3. 数据预处理法： 在训练数据和测试数据中，将目标值限制在-20到+30的范围内。这样，在训练过程中，神经网络会学习到如何在这个范围内进行预测。在预测时，可以将输出值限制在-20到+30的范围内。
4. 神经网络结构设计法： 可以通过设计合适的神经网络结构来限制输出范围。例如，在输出层之前添加一个额外的隐藏层，该隐藏层的激活函数将输出值限制在-20到+30的范围内。

需要注意的是，选择适当的方法取决于具体的问题和数据集。不同的方法可能适用于不同的情况。此外，还可以结合多种方法来实现更精确的输出限制。

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