Multi-Label Learning:还有一种是Single-Input & Multi-Output (SIMO) ,就是非常常见的Multi-Label Learning,建模相同feature、相同Sample上多个label之间的关系。也常称之为多目标Multi-Objective。如CV领域中,对同一image,可以同时对semantic classification,depth regression,instance regression等诸多经典任务目标共同学习。CTR领域,对同一输入样本同时预估点击率、转化率多个目标。常用的训练模式是Joint-train的模式。本文后面称的多任务多目标学习,默认是这种建模方式。