以下哪种正则化方法会使得模型权重倾向于更小的值，而不是零？ A. L1正则化 B. L2正则化 C. Dropout D. 数据增强 答案解析 L2正则化通过添加权重的平方和作为惩罚项，这会使得模型权重倾向于更小的值，因为它惩罚大的权重。L1正则化倾向于产生含有零的解。Dropout通过在训练过程中随机忽略部分神经元来工作，而数据增强通过变换训练数据来增加多样性，它们都不直接导致权重值变得更小。 正确答案：B