Dropout技术是一种正则化方法，通过在训练过程中随机丢弃（即暂时移除）网络中的一部分神经元，来减少模型的过拟合。这种方法可以防止模型对训练数据的过度依赖，从而提高模型的泛化能力。选项A错误，因为Dropout的目的是减少过拟合，而不是增加模型复杂度。选项C和D错误，因为Dropout与提高计算速度和增加数据集规模无关。