在神经网络中，以下哪个技术用于防止模型过拟合？ A. 增加网络深度 B. 使用Dropout C. 增加训练数据 D. 使用更大的学习率 答案解析 核心考点是防止神经网络过拟合的技术。Dropout通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，减少模型对特定神经元的依赖，从而防止过拟合，是正确答案。增加网络深度和增加训练数据虽然有助于提高模型性能，但不是直接防止过拟合的方法。使用更大的学习率可能导致训练不稳定，而不是防止过拟合。 正确答案：B