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，并且输出的类集可能相同也可能不同。样本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子？可以使用哪些激活、损失和训练函数，该层应该如何连接到隐藏层？我不一定要寻找最佳解决方案，而只是寻找可行的解决方案。
我目前对可行的猜测是使目标数据成为多个连接的 one-hot 向量，并且输出层具有与向量数量一样多的 softmax 单元。我不知道这些层将如何与该解决方案连接，以及网络如何计算类集的大小。我认为标签 powerset 不能满足我的需要。
我认为 matlab patternnet 函数可以创建一个这样做的网络，但我不知道生成的网络是如何工作的。TensorFlow 或 Keras 的代码将非常受欢迎。