我正在一个项目中，我们正在尝试使用神经网络对基因表达进行分类。我们正在使用Keras。我们有35000个基因的序列。对于这些基因中的每一个，我们都知道它们在28种不同的组织中表达了多少。因此，每个基因具有28个不同的标记。每个标签可以是以下之一：'none'，'low'，'med'或'high'。我想看到的是，对于我们喂入网络的每个基因，它都会返回28个标签。每个标记对应于该特定基因在相应组织中的预测表达率。
我尝试使用Google搜索来寻找答案，并遇到了多标签分类器。这些分类器返回二进制输出向量。例如：输出[0、1、0、1、1]表示该输入被分类为具有标签2、4和5。这不适用于我的问题，因为我们需要分配其中一个。每个组织有4个标签。会有人知道我该如何解决吗？