把神经网络训练输入的两种标签矩阵，1×4和1×9的01矩阵，转化为1×13的矩阵，再从二进制转化为十进制（“10000010001”，1041），作为一个标签，把对网络进行训练，想获得标签数（1040），再转化成二进制字符串，再还原会原来的两个矩阵，但是感觉效果不太好，或者说出现的标签序号总是差一点，就像是“1041”和“1040”，是不是这个方法本身有问题。这个从矩阵通过进制转换变为一个数的过程会不会改变原来的一个输入矩阵到两个输出矩阵的映射关系？
简单的合并拆分应该不会改变映射关系
你是不是忽略了遍历应从0开始，但标签值可能从1开始，导致每次索引标签的时候都错位