输出是周期变量时，怎样用神经网络表示输出以及设计损失函数
遇到了同样的问题，也是用网络对角度进行拟合。
实验加分析后发现，角度变量的取值应该是在一个流形（圆）上，用一个标量不能反映角度的周期性，也就是说 【输出是周期变量时，怎样用神经网络表示输出以及设计损失函数】
和
实际上是同一个点，距离为0，而它们之间的实际距离是
。只要输出是一维的标量，都很难避免这个问题。
所以，我们换一个思路，把网络的输出层设为K-\u0026gt;2的线性层，分别对应角度的正弦值和余弦值。
训练的时候，用网络的输出来拟合真实角度的正余弦值，目标函数可以用L2范数或其它。
预测的时候，用函数
把正余弦值变换成角度。
经过测试，网络可以收敛。
■网友
方法三的loss function不太make sense.
我的直觉是，两个loss, 一个regress顺时针旋转最小角度，一个regress逆时针旋转最小角度。都只有唯一解，可以规避周期性的问题。测试和实现上也都更加简单。
■网友
和我想的一样。方法三最妙。不过只是直觉：连续函数好拟合，那种数据稍微变化一点，输出瞬间跳动的难一些。训练的时候可以加个正则项试试，让平方和倾向1。
■网友
你把你的y normalize到[0, 1）然后直接用sigmoid输出不就好了？
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