核心考点说明：本题考查深度学习中解决过拟合问题的常见技术。 解题思路分析：题目要求选择能够缓解过拟合的技术，回忆常见的正则化方法即可找到答案。 选项分析： - A. 梯度裁剪：主要用于防止梯度爆炸，不能直接解决过拟合问题。 - B. 批量归一化：主要用于加快模型训练速度，提高模型稳定性，但不能直接解决过拟合问题。 - C. 学习率调度：主要用于优化训练过程，使训练更稳定和快速，不能直接解决过拟合问题。 - D. 正则化：通过对模型参数添加约束，减小模型复杂度，从而缓解过拟合，如L1、L2正则化，是常用的缓解过拟合的方法。 易错点提醒：不要混淆不同技术的应用场景，正则化是缓解过拟合的核心技术。