二分类任务和多分类任务
现在要求解释二分类任务和多分类任务。首先，我需要回顾之前的对话历史，看看之前讨论过哪些激活函数，比如tanh、ReLU和Sigmoid，特别是Sigmoid在二分类中的应用。用户可能已经了解这些激活函数的用途，现在想进一步了解它们在分类任务中的具体应用场景。
接下来，我需要确定用户的需求。他们可能正在学习机器学习的基础知识，或者在构建分类模型时需要选择适当的任务类型和对应的输出层激活函数。用户可能对两者的区别、应用场景以及如何实现它们感到困惑。此外，用户可能想知道如何根据实际问题选择二分类还是多分类，以及各自的评估指标。
然后，我需要考虑用户可能的背景。如果他们是学生或刚入行的数据科学家，可能需要基础的解释和示例；如果是开发者，可能需要更技术性的细节，比如代码实现或模型结构。根据之前的对话，用户对激活函数的数学定义和代码示例感兴趣，因此在解释分类任务时，也应保持类似的详细程度，包括数学公式和代码示例。
接下来，思考如何结构化回答。应该分为二分类和多分类，每个部分包括定义、例子、模型结构（特别是输出层和损失函数）、评估指标以及注意事项。同时，需要比较两者的区别，帮助用户理解何时使用哪种方法。此外，结合之前的激活函数知识，比如Sigmoid用于二分类输出层，Softmax用于多分类，这样能帮助用户将新旧知识联系起来。
还要注意潜在的问题。例如，用户可能混淆多分类和多标签分类，需要明确区分。另外，对于多分类中的两种情况（互斥和非互斥），可能需要简要说明，但避免过于复杂。同时，要提到常见的错误，比如在二分类中使用Softmax，或者在多分类中使用多个Sigmoid节点而不互斥的情况。
最后，确保回答清晰易懂，结构合理，包含示例和代码，帮助用户实际应用。检查是否有遗漏的重要点，比如评估指标的具体计算方法，或者类别不平衡时的处理方法。这些补充信息能增加回答的实用性，满足用户的深层需求。
