在我的神经网络中，输入值的范围是从0到719，目标值的范围是从0到1340。因此，我通过标准化缩放对输入和目标进行了标准化处理，使其均值为0，方差为1。现在，我使用反向传播计算输出。所有输出值都在-2到2之间。我如何将这些输出值转换回原始尺度，即在0到1340的范围内？

编辑：我有一个输入，5个隐藏神经元和一个输出。我使用了逻辑 sigmoid 激活函数。我通过计算均值然后除以标准差来进行标准化缩放。特别是，我的输出值在-1.28到1.64之间。

回答：

假设目标的均值和标准差分别为mu和sigma，目标y的标准化值应为(y-mu)/sigma。在这种情况下，如果你得到一个输出y'，你可以通过转换y' -> mu + y' * sigma将其转换回原始尺度。