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
โปรดสรุปรายการสิ่งที่ต้องทำ A ตามรายงานการประชุมต่อไปนี้: สถาปัตยกรรมโมเดลปัจจุบันประกอบด้วย resnet-50 backbone + MLP สามเลเยอร์ มิติของเลเยอร์สุดท้ายของ MLP คือ 4 ซึ่งสอดคล้องกับแมว สุนัข คน และพื้นหลังตามลำดับ ขณะนี้แบบจำลองได้รับความแม่นยำในการจำแนกประเภทที่ 88% B: หมวดหมู่ใดในสี่หมวดหมู่ปัจจุบันที่มีประสิทธิภาพแย่ที่สุด A: หมวดหมู่ที่มีประสิทธิภาพแย่ที่สุดในปัจจุบันคือสุนัข และสุนัขมักจะเข้าใจผิดว่าเป็นแมว B: เข้าใจแล้ว อุปกรณ์การฝึกของเราคือสุนัข คือ อัตราส่วนต่อแมวโดยเฉลี่ยหรือไม่ A: ในความคิดของฉันควรมีสุนัขน้อยกว่าแมวฉันต้องการยืนยันอีกครั้ง B: ในกรณีนี้คุณสามารถลองปรับน้ำหนักคลาสของการสูญเสียเอนโทรปีข้ามได้ B: นอกจากนี้ เลยอยากถามว่าเป็นภาพถ่ายหรือเปล่าครับ แล้ว Model จะออกมาแบบไหนครับถ้ามีทั้งหมาและแมวอยู่ในภาพ A: ปัจจุบันการเปิดใช้งานเลเยอร์สุดท้ายคือ softmax ดังนั้นหมวดที่มีความน่าจะเป็นสูงที่สุดในบรรดา สี่หมวดจะถูกส่งออก B: สิ่งนี้ดูเหมือนจะไม่ตรงกับความต้องการของเราและสามารถเปลี่ยนแปลงได้ มันเป็นการเปิดใช้งาน sigmoid หรือไม่ ด้วยวิธีนี้สามารถส่งออกหลายประเภท A ในเวลาเดียวกัน: โอเค แต่แล้วพื้นหลัง หมวดหมู่ไม่จำเป็นเหรอ เพราะตราบใดที่ แมว สุนัข และคนออก 0 พร้อมกัน นั่นหมายถึงพื้นหลัง B: ใช่ B: แต่การตั้งค่าแบบเก่า เอาไว้ก่อน และปรับปรุงต่อไป มาดูกันว่ามันจะเป็นยังไง ใช้งานได้หลังจากเปลี่ยนเป็น sigmoid แล้วตัดสินใจว่าจะเลือกการตั้งค่าใด A: ความเข้าใจ B: เพียงเท่านี้สำหรับการประชุมวันนี้
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence