次の会議記録に基づいて処理項目を要約してください

A：現在のモデルアーキテクチャは、ResNet-50バックボーン + MLPの3層で構成されています。MLPの最後の層は4で、猫、犬、人、背景に対応しています。モデルは現在、分類アカウント88％を達成しています
B：4つのカテゴリのうち、今最悪の4つのカテゴリはどれですか？
A：最悪のパフォーマンスのあるカテゴリは犬であり、犬は通常猫として誤解されています
B：理解してください、トレーニングデータと猫の割合は平均ですか？
A：印象は、猫よりも犬が少ないということです。これをもう一度確認する必要があります
B：この場合、クロスエントロピー損失のクラス重量を調べることができます
B：さらに、写真に猫と犬がいるときにモデルが出力するものを尋ねたいですか？
A：現在、アクティビティの最後の層はソフトマックスであるため、4つのカテゴリの最も出力カテゴリが4つのカテゴリを出力します
B：これは私たちのニーズを満たしていないようです。シグモイド活動に変更できますか？このように、複数のカテゴリを同時に出力できます
A：わかりましたが、この背景カテゴリは必要ありませんか？猫、犬、および人々が同時に0を出力する限り、背景は
B：そうです
B：ただし、古い設定は最初に継続的に改善されたままであり、最初にS状の変化を確認した後、効果は効果です。次に選択する設定を決定します
A：理解してください
B：今日の会議が最初にここにあります
請根據以下會議記錄總結出待辦事項

A: 目前的模型架構是由resnet-50 backbone + 三層MLP組成。其中MLP最後一層的維度是4，分別對應貓、狗、人、背景。現在model做到classification accuracy 88%
B: 現在的四個類別哪一個表現最差
A: 目前表現最差的類別是狗，而且通常狗會被誤認成貓
B: 了解，那我們的訓練資料狗和貓的比例是平均的嗎?
A: 印象中應該是狗比貓少，這我要再確認一下
B: 這樣的話可以嘗試看看調cross entropy loss的class weight
B: 另外我想問當一張圖裡面同時有貓和狗的話model會輸出甚麼?
A: 目前最後一層的activation是softmax，因此會輸出四個類別中機率最高的那一個類別
B: 這樣好像不太符合我們的需求，可以改成sigmoid activation嗎? 這樣才能同時輸出多個類別
A: 好的，但是這樣背景類別就不需要了? 因為只要貓、狗、人同時輸出0就代表是背景
B: 沒錯
B: 不過舊的設定先留著繼續改善，先看改成sigmoid之後效果如何，之後再決定要選哪一種設定
A: 了解
B: 今天的會議就先到這裡