概述
multi-label是相较multi-class的概念，有关研究相对较少，multi-label指一个数据可以被分为多个类，一个输入对应多个输出，例如一篇新闻可以被同时打上娱乐、体育等多个类，类的数目也不确定；
对于multi-label问题的处理，主要看到三种思路：
- 当类别之间没有较强的联系时，将multi-label转化为多个二分类问题，对于每个类专门训练一个分类器，然后将多个分类器对同个样本进行分类输出结果达到多标签的效果。
- 当类别之间有一定联系的时候，将multi-label转化为multi-class问题，比如用二进制编码表示三个类：[‘人’, ‘猫’, ‘狗’]，0表示不是该类，1表示是，则对于多标签分类可能有[0, 1, 1]的情况比如一张图片上既有猫又有狗，那么我们可以将每一个向量作为一个类别，比如[0, 1, 1]作为一个类，将[1, 0, 1]作为一个类，这样一来我们得到一个23个类，对单一样本输出的结果一定在这个类别空间中，这样就是一个多分类问题了，总共8个类，可以用长度为8的独热编码表示。
当然对于类别特别多(n个类)的数据集，这时候类别空间就是2n，显然类别太多了运算压力大，可以选择将类别输出的种类限制在训练集数据中存在的类别中，比如[1, 0, 0]在训练集中没有这个输出，就把他从类别中去除，当然这会影响模型的准确程度，因为它不再识别那些被踢出的可能性。 - 最后一种就是改进算法使其能够直接处理多标签问题，输出多个类。
多标签分类算法
对于神经网络，简单的做法是在最后输出层使用sigmoid激活函数，输出数目为类别数，每个输出都是一个概率，注意输出的多个类别的概率总和不再是1，因为是多标签问题，然后损失函数用binary_crossentrophy，相当于对每个输出分别判断属不属于该类，从而使每一个可能属于的类的概率都趋近1。
在简单的单层CNN算法的实验上效果并不是很好，确实得到了多输出的结果，但是出现了某个类概率接近1，另一个所属类概率虽然也比较突出但数值偏小，比如0.5左右的样子，同时属于3个或4个类效果就更差些，可以通过修改阈值比如threshold=0.3，大于0.3就算做该类，但改善不明显。应该和数据集不同类对应存在的样本不同有关。