写一段代码对一个少类别数据集同时使用使用标准卷积，深度可分离卷积，池化，全连接做出一个完整的分类

以下是一个使用标准卷积，深度可分离卷积，池化，全连接的代码段，可以对一个少类别数据集进行分类：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, SeparableConv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = tf.keras.Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    SeparableConv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    SeparableConv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(5, activation='softmax')
])

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

这个代码段使用了标准卷积、深度可分离卷积、池化和全连接层，可以对一个少类别数据集进行分类。其中，标准卷积和深度可分离卷积都是卷积层，用于提取特征；池化层用于降低特征图的大小；全连接层用于将特征向量映射到分类标签上。这个模型可以通过调整卷积核大小、卷积层数量、池化大小、全连接层数量等超参数来进行优化。