Keras中二进制分类的输出层

Question

我需要将图像分类为癌变或非癌变。

为此，我构建了一个经典的CNN，但在使用这样的两列向量标记我的数据集之间犹豫不决：

cancerous: [0, 1]
not cancerous: [1, 0]
并使用具有2个输出神经元的S型激活函数。

model.add(Dense(2, activation='sigmoid'))
OR

cancerous: [1]
not cancerous: [0]
并且使用具有一个输出神经元的S型激活函数。

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
哪种模型更好，因为我需要将患癌症的可能性作为患者的最终指标，并绘制ROC曲线？

我需要将图像分类为癌变或非癌变。为此，我构建了一个经典的CNN，但在使用这样的两列向量标记我的数据集之间犹豫不决：cancerous：[...

Answer 1