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
待辦事項：

1.確認模型訓練的狗和貓的比例是否平均
2.調整cross entropy loss的class weight來改善狗的表現
3.改變最後一層的activation為sigmoid，觀察效果
4.可能需要刪除背景類別
5.繼續改善舊的模型設定
會議結束。