单输入信号，单分类或多分类问题的损失函数和训练
你的意思是同一个输入可能同时属于多个类别吗？
那么你可以把每个把每个类别都看成一个「是或否」的二分类问题。
以神经网络为例，就是说，不把输出层的各个神经元放到一个 softmax 组中，而是使用 sigmoid 激活函数，让每一个神经元独立地输出相应类别的概率。
损失函数采用二分类的 cross-entropy，即对每个神经元去计算损失
，其中
为标准答案，
为网络预测的概率。把这个损失对所有数据、所有类别都求平均。
不需要把只属于一类的数据和属于多类的数据分开处理。不仅如此，模型还能处理不属于任何类的数据。
■网友
【单输入信号，单分类或多分类问题的损失函数和训练】 谢邀。但是很抱歉，由于我对这个不是很了解，所以帮不上您的忙，希望您能早点解决这个问题，祝您好运！
■网友
谢邀，这个问题有点难！帮不上忙！加油！祝你早点解决问题！
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