想象一下，在给定几个输入变量的情况下，我想考虑一个过程的温度。温度可以在 400 到 500 K 之间。假设我有实验数据来训练网络，然后我想预测测试点的温度。

据我了解，需要 NN 激活函数的理论来将值限制在 0 和 1 之间。在我的示例中我该如何进行？我应该在 0 和 1 之间缩放我的数据吗？是否有好的和坏的方法来扩展（当然会有？）。还是应该修改激活函数？

但是，如果其中一个训练点位于 600 K，该怎么办。如果我限制这些值，NN 就不可能达到这个值。我希望有人能给我澄清这个问题。

最好的祝福，

格塞茨特