在itsm事件管理流程中，以下哪项正确描述了事件登记后的标准处理顺序？

绝缘子图像的目标检测中，若训练集样本较少，可先使用COCO数据集对模型进行预训练，然后将绝缘子图像输入预训练模型进行微调。（难度：★★）

在基于深度学习的电力设备图像处理技术中，图像分割可作为一种扩充数据集的手段。（难度：★★★）

在基于深度学习对电力设备图像进行识别时，图像质量不佳会增加图像处理过程中的无用信息，甚至影响图像的识别效果。（难度：★）

针对高压输电线路的故障监测，可采用自编码器通过无监督学习的形式来学习数据的特征表示，降低特征序列的维度。（难度：★★）

训练故障诊断模型时，如果故障种类增加，可直接增加模型输出的分类数，不需要更改模型结构或增加模型的复杂度。（难度：★）

随着训练集样本数据量的提升，模型的泛化误差上界越小，模型的泛化能力也随之提升。（难度：★）

为构建台风灾害下架空输电线路损毁预测模型，采用自适应增强迭代算法，可以不断更新训练数据的权重，由弱分类器得到强分类器，具有精度高、不易过拟合的特点。（难度：★★）

微电网是一类新型的灵活性需求响应调节资源，其需求响应行为具有强时间耦合性，可采用时序处理能力强的RNN网络进行封装建模。（难度：★）

在使用k-means对居民用电负荷数据进行聚类时，事先不需要确定聚类的种类数量。（难度：★）

电力监测可基于线性回归等算法进行设备状态识别。线性回归就是试图学习一个以连续值为输出的线性模型，解法为最小二乘法，不可以使用一般的梯度下降法求解。（难度：★★★）