Machine learning 神经网络分级分类

我正在研究一个逐步分类的问题。换句话说，存在某种类别层次结构，即a 我的想法是：

1） 要为每个类别分配一些值，请使用一个带有sigmoid激活和RMS丢失功能的输出单元。然后将每个类别分配到一个区间，例如0-033-A类，0.33-0.66-B类0.66-1-C类。 它似乎可以做到这一点，但它可以支持极端类别而不是中间类别

2） 使用K softmax输出单位、整数标签代替一个热编码和稀疏分类交叉熵损失函数。 在这种情况下，我不确定稀疏分类交叉熵究竟是如何工作的，以及它是否真的考虑了层次结构