关于多类别分类任务

多分类任务(假设共有n类)有2种情况：

1.  对于每个样本来说，只属于n个类别中的某一类。

2. 对于每个样本来说，可能属于n个类别中的m个类。（这种分类任务叫做 多标签分类）

 

对于第1种，训练过程中可以直接用

作为损失函数训练神经网络即可。

 

对于第2种：

正常的做法是设置n个二分类器独自训练，得到n个分类结果，最后再把这n个分类结果合并起来。

 

说明：

对于第2种不能直接使用multi-hot的用第1种情况的损失函数去计算，原因：

ground truth 的multi-hot并不是一个概率分布，也未必是在同一个概率空间中，

即对于某一个样本来说，其属于n个目标类是否相互独立是未知的。