人工智能深度学习中的二分类问题是一种基本的分类任务。它是指将输入的数据样本划分为两个互斥的类别。例如，在判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件时，只有这两种类别选项，这就是一个典型的二分类问题。再比如，医学影像中判断一个肿瘤是良性还是恶性，也是二分类问题。

多分类（Multi - classification）是机器学习和数据挖掘领域中的一种分类任务类型。多分类问题是在二分类问题的基础上扩展而来的，与二分类（Binary - classification）将数据分为两个类别不同，多分类是指将输入的数据样本划分到多于两个互斥的类别中。例如，在手写数字识别任务中，要把输入的手写数字图像分类到 0 - 9 这 10 个类别中；在自然语言处理的文本情感分类中，可能将文本情感分为 “非常喜欢”“喜欢”“中立”“不喜欢”“非常不喜欢” 等多个类别。

在深度学习中，常用的多分类算法包括K近邻(KNN)、决策树、朴素贝叶斯等，我们通常使用一种称为“softmax”的激活函数来实现多分类。softmax函数可以将神经网络的输出映射到[0,1]的范围内，并保证所有输出之和为1，从而得到每个类别的概率分布。

人工智能多标签技术是一种机器学习技术，它主要用于处理一个样本可能同时属于多个不同类别标签的情况。与传统的单标签分类不同，单标签分类任务中每个样本只能被分配到一个类别，而多标签分类允许一个样本有多个相关的类别标签。例如，在图像分类中，一张照片可能同时包含 “山脉”“河流”“森林” 等多个元素，那么这张照片就可以用多标签技术标记为这三个类别。

多分类 与 多标签 的区别

多分类（Multi - Classification）是指将一个样本划分到多个互斥的类别中的一个。例如，在图像识别中，一张图片可能被分类为猫、狗或者兔子，这三种类别是相互独立且排他的，一个样本只能属于其中的一个类别。

多标签（Multi - Label）是指一个样本可以同时属于多个类别。以文本分类为例，一篇新闻文章可能同时涉及体育、政治和经济这几个不同的主题标签，每个标签代表一种可能的类别，并且一个样本可以同时具有多个标签。或者商品分类，一个商品可能同时属于多个品类，如一件衣服可能既是 “男装” 又是 “冬装”。

在人工智能深度学习领域，多任务分类是指一个模型同时处理多个不同但相关的分类任务。例如，在一个图像识别系统中，模型可能同时要对图像中的物体进行类别分类（如判断是汽车、自行车还是行人），还要对物体的颜色进行分类（如红色、蓝色、绿色等）以及对物体的大小（如大、中、小）进行分类。与单任务分类只专注于一个分类目标不同，多任务分类试图利用任务之间的相关性来提高模型的效率和泛化能力。