如何在两个图像类别（二进制）上重用多图像类别预训练模型

Question

我用keras训练了我的模型，把食物的图像分为16类。 我每类有1000个样品。在这种情况下，我的模型做得很好，准确率约为95%。 现在我想在同一组图像上重用此模型，但现在将其分为两类（健康和不健康）

我试过这样做：

model = load_model('model_saved.h5')
ll = model.layers[len(model.layers)-2].output
ll = Dense(1,activation="sigmoid",name="densehh_out")(ll)

model = Model(inputs=model.input,outputs=ll)

但准确率从50%开始，不会超过72%/

同时，我的val\ U数据中的丢失行为也相当紧张

有没有更好的方法来获得更好的精度和收敛损失函数