在多标签分类中，每个样本可以对应多个标签。因此，我们需要一个编码器将每个标签转换为二进制格式，以便在神经网络的输出层采用sigmoid函数进行分类。每个标签将被转换为一个固定数量的二进制数列，其中每个位置表示一个特定的类别。如果该标签包含此类别，则对应的位置为1，否则为0。例如，考虑三个类别“A”，“B”和“C”，样本的标签可能是“A”和“C”。使用二进制编码，我们可以A”编码为[1，0，0]，“B”编码为[0，1，0]，“C”编码为[0，0，1]。对于样本“AC”，其标签将被编码为[1，0，1]。一些常见的编码技术包括one-hot编码和二进制编码。以下是使用Python实现二进制编码的示例代码：

import numpy as np

def binary_encode(labels, class_list):
	# Initialize encoding matrix with all zeros
	encode_matrix = np.zeros((len(labels), len(class_list)), dtype=np.int)

	# Iterate over all labels
	for i, label in enumerate(labels):
		# Iterate over all classes in the list
		for j, class_name in enumerate(class_list):
			# Set corresponding bit to 1 if class is present in label
			if class_name in label:
				encode_matrix[i, j] = 1
    
	return encode_matrix

在上面的代码中，labels是每个样本的标签列表，class_list是所有可能的类别列表。该函数将返回一个矩阵，其中每行是一个样本的编码向量。