human
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
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1.現在のモデルは犬の認識が低く、猫と簡単に間違えられます。
2.トレーニングコレクションの猫と犬の割合は、クロスエントロピー損失のクラス重量を調整することにより、最適化する必要があります。
3.ニューラルネットワークの最後の層の活動は、イグモイド活動に調整する必要があり、シェーディングは、写真に複数のターゲットがある状況を同時に処理できます。
4.上記の記事で説明する古い設定はまだ保持する必要があります。新しいバージョンが変更された後、効果が比較され、次にそれを使用することにしました。