以下不能改善模型过拟合现象的是（ ）
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以下不能改善模型过拟合现象的是（ ）
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A. 减小正则化参数：正则化是一种防止过拟合的技术，减小正则化参数会减少正则化的强度，从而可能导致模型更容易过拟合。因此，这个选项不能改善过拟合，反而可能会加剧过拟合。
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B. 获取更多的训练样本：增加训练数据通常可以帮助模型更好地泛化，从而减少过拟合。
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C. Dropout：这是神经网络中常用的一种正则化技术，通过在训练过程中随机忽略部分神经元来防止过拟合。
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D. 尝试减少特征数量：减少特征数量可以降低模型的复杂性，从而减少过拟合的风险。
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