请根据以下会议记录总结出待办事项

A: 目前的模型架构是由resnet-50 backbone + 三层MLP组成。其中MLP最后一层的维度是4，分别对应猫、狗、人、背景。现在model做到classification accuracy 88%
B: 现在的四个类别哪一个表现最差
A: 目前表现最差的类别是狗，而且通常狗会被误认成猫
B: 了解，那我们的训练资料狗和猫的比例是平均的吗?
A: 印象中应该是狗比猫少，这我要再确认一下
B: 这样的话可以尝试看看调cross entropy loss的class weight
B: 另外我想问当一张图里面同时有猫和狗的话model会输出什么?
A: 目前最后一层的activation是softmax，因此会输出四个类别中几率最高的那一个类别
B: 这样好像不太符合我们的需求，可以改成sigmoid activation吗? 这样才能同时输出多个类别
A: 好的，但是这样背景类别就不需要了? 因为只要猫、狗、人同时输出0就代表是背景
B: 没错
B: 不过旧的设定先留着继续改善，先看改成sigmoid之后效果如何，之后再决定要选哪一种设定
A: 了解
B: 今天的会议就先到这里
待办事项
1.确认一下训练资料狗和猫的比例
2.改成sigmoid activation看效果如何，之后再决定要选哪一种设定（ 当一张图里面同时有猫和狗）