多項選擇題有關遙感圖像語義分割的說法正確的有（）。

A.遙感圖像語義分割就是基于像元光譜特征分類的過程
B.全卷積網(wǎng)絡是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的最早語義分割網(wǎng)絡
C.反卷積也可以轉化成經(jīng)典的卷積過程
D.反卷積是語義分割中恢復卷積特征圖的唯一有效方法


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1.多項選擇題對于原始特征空間中線性不可分、但無重疊的兩類樣本，以下說法正確的是（）。

A.可通過神經(jīng)網(wǎng)絡隱層將其變換到新的高維特征空間，使其在變換后的特征空間線性可分
B.可在原始特征空間組合多個線性分類器，從而構建非線性分類邊界
C.可通過特征變換，將其變換到新的高維特征空間，使其線性可分
D.一定可以設計出分類器無誤地將其分開

2.單項選擇題下面有關梯度提升決策樹的說法，錯誤的是（）。

A.梯度提升決策樹是一種組合分類器
B.梯度提升決策樹屬于統(tǒng)計學習中序列向前的加性/相加模型（additive model）
C.梯度提升樹是通過序列添加新的決策樹以擬合已有決策樹預測損失的梯度
D.梯度提升決策和隨機森林一樣是基于多數(shù)投票的組合分類器

3.單項選擇題有關遙感圖像對象檢測中的對象定位，說法錯誤的有（）。

A.對象的中心位置、長寬等定位參數(shù)通常被設置為回歸問題。
B.對象的中心點位置回歸時，通常以選擇的錨框中心點坐標為基礎，回歸優(yōu)化的目標是使錨框中心點坐標偏離對象真實中心點位置的量與所預測對象的中心點位置偏離對象真實中心點位置的量之間的差異越小越好。
C.對象定位的目標是使預測對象的定位參數(shù)直接和對象真實外包絡矩陣的參數(shù)差異越小越好。
D.對象檢測方法的學習是包括對象定位和對象分類的多任務學習問題。

4.單項選擇題對于不同類地物光譜差異很小、任意完全相同的地物分類問題，宜采取（）。

A.增加地物在圖像平面上的紋理或幾何等特征，提升不同類地物的可分性
B.基于光譜特征，通過增加模型的復雜程度達到有效分類的目的
C.擴充同分布的訓練數(shù)據(jù)規(guī)模
D.通過正則化簡化分類邊界

5.單項選擇題下面有模型擬合狀態(tài)的說法，錯誤的是（）。

A.模型過擬合是指把訓練樣本本身特點當做所有潛在樣本都會具有的一般性質
B.分類器在訓練數(shù)據(jù)上錯誤率很低，但在測試數(shù)據(jù)上的錯誤率仍然很高，此時模型很可能處于過擬合狀態(tài)
C.分類器在測試數(shù)據(jù)上錯誤率很高就是處于過擬合狀態(tài)
D.欠擬合是指模型在訓練樣本的一般性質尚未被學習器學好