{"conversations": [{"from": "user", "value": "A: L' arquitectura de model actual est\u00e0 composta per renet- 50 columna + tres capes de MLP. L' \u00faltima capa de MLP ha de ser 4 dimensions, depenent del gat, gos, persona, fons. Ara el model pot marcar la difer\u00e8ncia entre el gat, el gos i el gat, 88% B: Quin dels quatre pitjors rendiment \u00e9s ara: el pitjor tipus de gos present \u00e9s el gos, i el gos normalment s' confongui amb B: S\u00e9 que l' \u00faltima capa \u00e9s la mateixa proporci\u00f3 de gos i gos? Un gat: el gos se suposa que \u00e9s menys petit que el gat."}, {"from": "assistant", "value": "1. El model actual t\u00e9 un baix reconeixement dels gossos, que pot ser err\u00f2niat com a gats. 2. La proporci\u00f3 de gats i gossos en el conjunt d' entrenament \u00e9s poc raonable i s' hauria d' optimitzar ajustant el pes creuat del pes de la p\u00e8rdua de l' entropia creuat. 3. L' activitat a l' \u00faltim nivell de la xarxa neural s' hauria d' ajustar a l' activitat igmoide, de manera que l' ombra del Sol pugui tractar amb l' ocurr\u00e8ncia de m\u00faltiples objectius en una sola imatge. 4. El joc antic que es descriu a sobre encara es pot retenir, amb efectes despr\u00e9s de que els canvis en la nova versi\u00f3 i la seg\u00fcent decisi\u00f3 l' usi."}]}