写一段代码对一个少类别数据集使用标准卷积，深度可分离卷积做出分类

很高兴回答您的问题。以下是使用标准卷积和深度可分离卷积对少类别数据集进行分类的代码示例：

使用标准卷积：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

使用深度可分离卷积：

model = Sequential()
model.add(SeparableConv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(SeparableConv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(SeparableConv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

其中，img_width 和 img_height 分别为图像的宽度和高度，num_classes 为分类的类别数。这两种卷积方法都可以用于少类别数据集的分类任务，具体使用哪种方法需要根据数据集的特点和实验结果来选择。