神经网络激活函数用tanh，但是预测结果还是只有正数？

神经网络学习，因为输出变量中有负数，所以把激活函数从sigmoid变成了tanh，但是预测结果还是只有正数，请问有人知道是怎么回事吗？

以下为ChatGPT回答：

如果你在输出层使用了tanh激活函数，那么理论上输出值的范围应该是[-1, 1]之间。如果你的模型输出只有正数，那么这可能说明你的模型存在问题。

有以下一些可能导致这个问题的原因：

1. 数据预处理不正确：如果你对数据进行了归一化或标准化操作，而且没有正确地将其还原到原始尺度上，那么输出结果可能会受到影响。请检查你的数据预处理代码是否正确，确保数据被还原到正确的尺度上。

2. 模型结构问题：如果你的模型结构不正确，可能会导致输出结果异常。请检查你的模型结构，确保它符合你所需要解决的问题，并且没有出现过拟合或欠拟合等问题。

3. 训练参数设置不当：如果你的训练参数设置不当，可能会导致模型无法收敛或者出现其他问题。请检查你的训练参数，并调整学习率、批大小等参数，以便更好地优化模型。

4. 输出层的激活函数可能未正确定义：请检查你的代码，确认你已经正确地将tanh激活函数用于输出层，并且没有误将其用于其他层。

希望以上信息可以帮到你找出问题所在，祝你好运！

以下回答参考GPT并且由Bony-整理：
即使将激活函数从sigmoid改为tanh，神经网络的输出仍然可能是正数或负数。如果预测结果始终是正数，有可能是以下原因之一：

数据预处理的问题。如果在预处理数据时将所有标签值强制转换为正数，那么训练出的模型也只能预测正数。需要检查数据预处理的代码是否存在这种情况。

模型设计的问题。如果模型的最后一层没有正确配置，则输出结果可能会始终为正数。可以检查模型的最后一层的激活函数和输出维度是否正确。

模型训练的问题。如果模型训练不充分，模型可能无法学习到负数的预测结果。可以检查模型的训练数据是否足够多，并且训练次数是否充足。

总之，需要对模型、数据预处理和训练过程进行仔细的检查，以找到问题所在。

这篇博客: 自然语言处理之神经网络基础中的 3.3 sigmoid / tanh 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
1. 在引入修正线性单元之前，大多数神经网络使用sigmoid函数g(z)=σ(z)g(z)=\sigma(z)g(z)=σ(z)，或者双曲正切函数g(z)=tanh(z)g(z)=tanh(z)g(z)=tanh(z)作为激活函数。这两个激活函数密切相关，因为tanh(z)=2σ(2z)−1tanh(z)=2\sigma(2z)-1tanh(z)=2σ(2z)−1 。
2. 与修正线性单元不同，sigmoid单元和tanh单元在其大部分定义域内都饱和，仅仅当zzz在 0 附近才有一个较高的梯度，这会使得基于梯度的学习变得非常困难。因此，现在不鼓励将这两种单元用作前馈神经网络中的激活函数。
- 如果选择了一个合适的代价函数（如对数似然函数）来抵消了sigmoid的饱和性，则这两种单元可以用作输出单元（而不是隐单元）。
- 如果必须选用sigmoid激活函数时，tanh激活函数通常表现更佳。因为tanh函数在 0点附近近似于单位函数g(z)=zg(z)=zg(z)=z。
1. sigmoid激活函数在前馈神经网络之外的神经网络中更为常见。
有一些网络不能使用修正线性单元，因此sigmoid激活函数是个更好的选择，尽管它存在饱和问题。
- 循环神经网络：修正线性单元会产生信息爆炸的问题。
- 一些概率模型：要求输出在 0~1 之间。
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
根据参考资料中的描述，tanh函数的输出应该是在 -1 和 1 之间的。如果模型的输出仍然只有正数，那么有可能是其他部分代码的问题，例如数据处理、模型定义等。因此，可以尝试进行以下步骤来解决问题：
1. 确认数据处理部分没有问题。如果使用了归一化或标准化等技术，在转换之前需要检查数据是否能够覆盖到正负数区间，或者是否需要进行缩放。
2. 检查模型的输出结构和定义是否正确。可以使用print语句或调试器来观察模型在测试集上的输出。
3. 如果模型输出仍然有问题，可以尝试使用其他的激活函数，例如ReLU或Leaky ReLU等。这些函数更容易解决梯度消失问题，同时可以帮助训练更深的网络。
针对参考资料中的tanh函数的描述，可以通过以下代码尝试画出tanh函数的曲线：
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def tanh(x):
    return np.tanh(x)

x = np.linspace(-8, 8, 100)
y = tanh(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()
```
如果正确实现，应该可以看到图像在 -1 和 1 之间来回震荡。如果图像偏移了或不对称，说明可能存在其他的问题。