Модель DenseNet121 предсказывает только один класс

Question

Я хочу построить модель классификации изображений между классами 0 и 1.
Я использую модель DenseNet121 при импорте из keras.applications

model = DenseNet121(weights= "imagenet", include_top=False, input_shape= (64,64,3),classes = 2)
x = model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(2, activation= 'softmax')(x)
model_2 = Model(inputs = model.input, outputs = predictions)
model_2.compile(optimizer= 'adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model_2.fit(
  X_train,
  to_categorical(y_train),
  epochs=10,
  validation_split=0.2,batch_size = 32
)
y_pr = model_2.predict(X_test)
y_re = np.argmax(y_pr,axis=1)

Прогнозирование - это только один класс.
Я пытаюсь изменить «оптимизатор», но получил тот же результат. Будет ли возможность исправить это?
Большое спасибо за ваше время и помощь в этом вопросе