例如，如果我想要一个可以输出的火车网络

• 面包车
• 卡车
• 轿车
• 车辆
• 行人

只在面包车、卡车、轿车和行人上训练它然后让“车辆”成为面包车、卡车、轿车的同义词是否有意义？或者将车辆训练为由货车、卡车、轿车的组合训练数据组成的自己的类是否有意义？

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我认为这是一个更清楚的例子，如果有不排他的标签怎么办？例如，孩子也可以是行人。例如，如果网络看到一个孩子走在街上，我该如何训练它输出两个标签？似乎稍后使用 softmax 作为网络的最后一层将不允许它工作，因为所有概率都需要总和为 1，在这种情况下，它可能是 90% 的孩子和 80% 的行人，这是完全有效的。