训练多标签分类模型的类模式应该是什么？

Question

我正在处理一项图像分类任务，以在汽车和公共汽车之间进行分类。问题是在大多数汽车图像中，背景中有公交车，反之亦然，因此模型给出了错误的预测。我开始知道在这些情况下我们必须使用多标签分类而不是多类或二元分类器。因此，对于多标签分类器，损失将是二元交叉熵，根据我的理解，激活将是 sigmoid。我对生成器函数中的类模式感到困惑。

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(TRAIN_DATA_DIR,
                                                target_size=(IMG_WIDTH,
                                                             IMG_HEIGHT),
                                                batch_size=BATCH_SIZE,
                                                shuffle=True,
                                                seed=12345,
                                                class_mode='categorical')

多标签分类的类模式应该是什么？