在Cafe2框架中，可以使用多種方法來處理多類別分類任務。其中最常用的方法是使用交叉熵損失函數和Softmax激活函數。
首先，需要定義一個包含所有類別的輸出層，通常是一個全連接層。然后，在定義網絡結構的時候，將這個輸出層連接到網絡的最后一層，并使用Softmax激活函數將輸出轉換為概率值。
接下來，需要定義一個損失函數來衡量模型預測的概率分布與真實標簽之間的差異。在多類別分類任務中，通常使用交叉熵損失函數來計算損失值。
最后，在訓練模型時，通過最小化交叉熵損失函數來優化模型參數，以使模型能夠更好地預測不同類別的標簽。
總的來說，處理多類別分類任務的關鍵步驟包括定義輸出層、使用Softmax激活函數、定義交叉熵損失函數和優化模型參數。通過這些步驟，可以在Cafe2框架中有效地處理多類別分類任務。
