描述sparse_categorical_crossentropy 适用分类场景，可否提供适合二分类的优化器和损失函数...

sparse_categorical_crossentropy 是一种用于多分类问题的损失函数，适用于标签为整数的情况，例如一个分类问题的标签为 0、1、2、3 等。与 categorical_crossentropy 相比，sparse_categorical_crossentropy 不需要将标签转换成 one-hot 编码形式。

对于二分类问题，可以使用 binary_crossentropy 作为损失函数，该函数适用于标签为 0 或 1 的情况。而适合二分类的优化器可以选择 Adam、RMSprop、SGD 等常见的优化器，其中 Adam 是一种比较常用的优化器，它在训练过程中可以自适应地调整学习率。

例如，可以使用以下代码来定义适合二分类的模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在上述代码中，我们使用了一个包含两个全连接层的简单模型，其中输出层使用了 sigmoid 激活函数，损失函数使用了 binary_crossentropy，优化器使用了 Adam。