2~5分割交差検証もできます． パラメータなどはコードの中で設定します．
使い方：
python classification.py "model_name" "model_path" "number of classes" "binary" "image_dir_path" "save_file_path"
model_name efficientnet-b5など
model_path 訓練済みモデルを保存したパス
binary 対象画像がグレースケール化否か グレースケールならTrue カラーならFalse
試行回数毎に正解率が変動する場合，真の正解率がわかりません．そこで，何回も実行して，正解率の確かさを検証します．