一、多标签问题与单标签问题的区别：

多标签问题是单标签问题的推广。
举个例子，同时识别图片中的小汽车，公交车，行人时，标签值有三个：小汽车，公交车，行人。

• 单标签问题仅对一个标签进行预测：因此解决上述问题需要构建三个神经网络。
  

  • 输出层输出该标签的预测值。

• 多标签问题可以同时对多个标签同时进行预测：即将上述三个神经网络合并
  

  • 输出层输出各标签的预测值，通过组合成一维向量的形式输出。
  • 该方法相较于三个独立的神经网络的方法可以共享特征，预测精度更加准确。