我想使用Keras对来自Kaggle.com的Cat vs. Dog数据集进行两类图像分类。但是我对参数“ class_mode”有一些问题，如下代码。如果使用“二进制”模式，则精度约为95％，但是如果使用“分类”模式，则精度会异常低，只有50％以上。
二进制模式表示最后一层只有一个输出，并使用S型激活进行分类。样本的标签只有一个整数。
类别表示最后一层的两个输出，并使用softmax激活进行分类。样本的标签是一种热门格式，例如（1,0），（0,1）。
我认为这两种方式应具有相似的结果。有人知道差异的原因吗？非常感谢！
import os
import sys
import glob
import argparse
import matplotlib.pyplot as plt
from keras import __version__
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3, preprocess_input
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.optimizers import SGD
在这里设置一些参数
IM_WIDTH, IM_HEIGHT = 299, 299 #fixed size for InceptionV3
NB_EPOCHS = 1
BAT_SIZE = 32
FC_SIZE = 1024
NB_IV3_LAYERS_TO_FREEZE = 172
loss_mode = "binary_crossentropy"
def get_nb_files(directory):
"""Get number of files by searching directory recursively""" …