我认为最直观的解决方案是拥有两个网络（即一个用于预测时间序列中的下一个值，一个用于分类是否是癫痫发作），因为这是两个非常不同的任务，并且有不同的在每个方面都表现出色的模型。
分类网络甚至可以在时间序列预测器之上（包括预测值以评估它是否是癫痫发作）。

但是，您想要的（解决两个任务的模型）肯定是可能的，通常称为多任务学习。在这个框架中，通常有一个大型网络分支到$M$较小的（每个任务一个）。共享层应该向所有人学习$M$任务并优于单独训练的网络。如果您想看到该领域的一些研究，我建议您关注麻省理工学院的情感计算小组（示例MTL应用程序：1、2、3、4、5）。

在您的情况下，您将有一个具有两个输出的网络，一个用于时间序列预测，一个用于分类。许多机器学习库允许您定义两个成本函数（每个任务一个），甚至还有一个可以调整的超参数来选择每个任务的重要性。我用keras 的功能 api做了类似的事情。