核心考点：防止过拟合的方法。 解题思路分析：Dropout是一种常用的正则化技术，通过在训练过程中随机忽略一部分神经元，来降低模型的复杂度，防止过拟合。其他选项均会导致过拟合或无法解决过拟合问题。 选项分析： A. 增大学习率：可能会加速收敛，但容易导致模型无法达到最优解，且无法防止过拟合。 B. 减少训练数据：会导致模型学到的模式不够全面，反而可能更容易过拟合。 C. 使用Dropout技术：通过在训练过程中随机忽略一部分神经元，降低模型复杂度，有效防止过拟合，符合题目描述。 D. 增加网络层数：会增加模型的复杂度，更容易过拟合，无法解决过拟合问题。 易错点提醒：容易将减少训练数据和防止过拟合混淆，需要理解减少训练数据反而可能会导致过拟合。