Python 二元分类的正确激活和丢失函数

我正在使用keras和tensorflow进行二值图像分类（两个互斥类），并一直在研究损失函数和输出层激活的以下选项：

具有2个神经元输出的分类交叉熵和softmax函数

具有2个神经元输出的二元交叉熵和softmax函数

具有2个神经元输出的分类交叉熵和sigmoid函数

具有1个神经元输出的二元交叉熵和sigmoid函数

在它们之前，有几个卷积层和flatte（）

它们都有意义吗？我希望1和4可以，但我想知道更多关于其他2的情况，因为2似乎很好，但我不知道它是否正确