示例：我在工作描述中有一句话：“英国的Java高级工程师”。
我想使用深度学习模型将其预测为两类：English和IT jobs。如果我使用传统的分类模型，它只能预测最后一层具有softmax函数的1个标签。因此，我可以使用2个模型神经网络来预测两个类别的“是”/“否”，但如果我们有更多类别，则它太昂贵了。那么我们是否有任何深度学习或机器学习模型来同时预测2个或更多类别？
“编辑”：通过传统方法使用3个标签，它将由[1,0,0]编码，但在我的情况下，它将由[1,1,0]或[1,1,1]编码]
示例：如果我们有3个标签，并且一个句子可能适合所有这些标签。因此，如果softmax函数的输出为[0.45,0.35,0.2]，我们应该将其分为3个标签或2个标签，或者可能是1个？
我们这样做的主要问题是：什么是分类为1个，2个或3个标签的好门槛？
答案 0 :(得分：3)
如果你有n个不同的类别可以同时为真，那么在输出层中有n个输出，并带有sigmoid激活函数。这将为每个输出独立地提供0到1之间的值。
您的损失函数应该是输出的负对数似然的平均值。在tensorflow中，这是：
linear_output = ... # the output layer before applying activation function
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(
logits=linear_output, labels=correct_outputs))
output = tf.sigmoid(linear_output) # 0 to 1 for each category