如何获得Keras中单个神经元的输出？

如何解决如何获得Keras中单个神经元的输出？

我正在使用神经网络在Keras中进行一些多标签分类。我有六个标签，分别是标签1，标签2，标签3，标签4，标签5和标签6。在我的训练和测试集（CSV文件）中，我也保持此顺序，即最后6列是二进制值标签1，标签2，标签3，标签4，标签5和标签6的标签：

因此，我的输出层使用Binary_crossentropy损失包含6个神经元。

如何从Keras模型中获取与标签1或标签2或任意标签相对应的神经元输出？

num_neuron = 40
model = Sequential()
model.add(Dense(num_neuron,input_shape=(input_size,)))
model.add(Batchnormalization())

model.add(Dense(num_neuron,kernel_initializer="he_normal"))
model.add(Batchnormalization())
model.add(Activation("relu"))

model.add(Dense(6,activation='sigmoid',kernel_initializer="he_normal"))
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='nadam',metrics=['accuracy'])

请帮助我，非常感谢！