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本文为机器学习系统设计的好书 Machine Learning Design Patterns 中介绍的第六个模式：Multilabel pattern 的笔记。常见的例子像是帮一篇文章标上数个标签，或者预测一个人未来不同慢性病的患病几率等等。

在网络模型的最后一层用 sigmoid 就能让产生对于每个分类的几率。

如果只有两个分类的话，实作 binary classification 可以用一个 sigmoid 或是 softmax 来得到两个相加为一的几率。

设定一个 threshold，只要几率大于此 threshold 就可以判定输入是此分类。

跟 multiclass classification 一样要确定每个 label 的资料数目是差不多的。

Cascade design pattern：用不同的模型来判定不同等级的 label。

Multilabel pattern 可以用来处理当一张图片内有多个物体的情形，而不同 labelers 可能会标上不同的 label。