正确的激活和损失函数用于二进制分类

Question

我正在使用keras和tensorflow进行二进制图像分类（两个互斥类），并且一直在寻找损失函数和输出层激活的以下选项：

1. 具有2个神经元输出的分类交叉熵和softmax函数

2. 具有2个神经元输出的二进制交叉熵和softmax函数

3. 具有2个神经元输出的分类交叉熵和乙状结肠功能

4. 具有1个神经元输出的二元交叉熵和乙状结肠功能

在所有这些之前，都有几个卷积层和Flatten（）。

它们都有意义吗？我希望1和4可以做到，但是我也想对其他2更好地了解，因为2似乎可以正常工作，但我不知道它是否正确。