我正在寻找一种方法来实现输入的多个分类。指定了输出的数量，并且类集可能与输出相同或不同。该示例属于每个类集的一个类。
我的问题是，目标数据和输出层应该是什么样的？可以使用哪些激活，丢失和训练功能，以及如何将图层连接到隐藏层？我不一定在寻找最佳解决方案，只需要一个工作解决方案。
我目前关于什么可行的猜测是使目标数据成为多个连续的单热矢量，输出层具有与矢量数一样多的softmax单位。我不知道这些层如何与该解决方案相关联，以及网络如何计算出类集的大小。我认为标签powerset不能满足我的需求。
我认为matlab patternnet函数可以创建一个这样做的网，但我不知道结果网是如何工作的。 TensorFlow或Keras的代码非常受欢迎。
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也许现在不是回答这个问题的好时机，但我正在研究多标签分类并找到了解决方案。 至于Keras，有一个例子：
如果数据集足够大，这将很有效。