具有数百或数千个类别的多重分类？

Question

我遇到一个需要100-1000个课程的问题，我想知道如何处理它。 传统分类和回归都不是一个好的解决方案

 Here is the scenario in more details :
 - P number of possible classes (100-1000-X000)
 - I number of inputs (every input accept a class)
 - O number of outputs (every output accept a class)

F.e。 P = 5 => a，b，c，d，e的数据流的外观；我= 3; O = 3

inputs => outputs
 a,c,d      b,a,a
 d,b,c      c,e,a
 a,a,d      e,d,b
 .....      .....

在我的情况下， P =数百，我= 10分，O = 10分。 每个I | O都可以接受任何P类。

更复杂的是，输入和输出是2D的，但是暂时忽略它。

您将如何处理这种情况？

NN必须具有什么拓扑？什么样的损失乐趣？什么样的输出激活？ .... etc