交叉熵和Softmax是否适用于多标签分类？

交叉熵和Softmax函数通常用于多类别分类任务，而不是多标签分类任务。

在多类别分类任务中，每个样本只能属于一个类别，因此使用Softmax函数将样本的特征转化为各个类别的概率分布，并使用交叉熵作为损失函数来衡量预测结果与真实标签之间的差异。

而在多标签分类任务中，每个样本可以属于多个标签，因此不能直接使用Softmax函数和交叉熵损失函数。相反，常用的方法是使用Sigmoid函数将样本的特征转化为每个标签的概率，然后使用二元交叉熵作为损失函数来衡量每个标签的预测结果与真实标签之间的差异。

总结起来，交叉熵和Softmax适用于多类别分类任务，而在多标签分类任务中，应使用Sigmoid函数和二元交叉熵损失函数。

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