核心考点：过拟合与模型泛化能力。解题思路：过拟合指的是模型在训练集上表现很好，但在测试集或新数据上表现很差。为了解决过拟合，需要降低模型的复杂性或使用正则化等方法。选项分析：A：增加训练数据量可以缓解过拟合，但不是直接的解决方法，而且有时数据量增加有限。B：减少模型复杂度，比如减少神经网络的层数或神经元个数，可以降低模型对训练数据的记忆能力，从而提高泛化能力，是直接解决方法。C：优化器主要影响模型训练速度和收敛性，和过拟合关系不大。D：批量大小主要影响训练过程的稳定性，和过拟合关系不大。易错点：部分考生可能会认为增加数据量就可以解决过拟合，但这是缓解而非根本解决办法。正确答案的关键依据：减少模型复杂度能够有效降低模型过拟合的风险。因此，答案是B。