多分類任務(假設共有n類)有2種情況：
1. 對於每個樣本來說，只屬於n個類別中的某一類。
2. 對於每個樣本來說，可能屬於n個類別中的m個類。（這種分類任務叫做
多標簽分類）
對於第1種，訓練過程中可以直接用
作為損失函數訓練神經網絡即可。
對於第2種：
正常的做法是設置n個二分類器獨自訓練，得到n個分類結果，最后再把這n個分類結果合並起來。
說明：
對於第2種不能直接使用multi-hot的用第1種情況的損失函數去計算，原因：
ground truth 的multi-hot並不是一個概率分布，也未必是在同一個概率空間中，
即對於某一個樣本來說，其屬於n個目標類是否相互獨立是未知的。