我的标签看起来像这样

label = [0, 1, 0, 0, 1, 0]

这意味着类别 1, 4 在匹配的样本输入中存在。

1. 如何为这样的标签创建 one-hot 编码的标签？
2. 在这种情况下，哪种损失函数更合适（Sigmoid 交叉熵，Softmax 交叉熵，还是稀疏 Softmax 交叉熵）？

回答：

1. 没有充分的理由去创建一个 one-hot 编码版本，如果你想保持输出标签的大小完全相同，在你的例子中是 6，你就不能使用 one-hot 编码版本。

2. 在进行 多标签分类 时，你不能（更恰当地说是不应该）使用 Softmax 作为激活函数。Softmax 适用于只有一种输出可以是真实值的情况。所以，在你的情况下，最好使用 Sigmoid 交叉熵。