1. 首先分析每个选项： – 选项A：增加训练集的数据量。一般来说，更多的数据可以让模型学习到更多不同的模式，减少对特定数据特征的过度依赖，有助于防止过拟合，所以该选项正确。 – 选项B：使用dropout。dropout在训练过程中随机丢弃一些神经元，使得模型不能过于依赖某些特定的神经元组合，从而增强模型的泛化能力，有助于防止过拟合，该选项正确。 – 选项C：使用weightNoise（权重噪声）。添加权重噪声可以使模型的权重在训练过程中产生一定的随机性，避免模型过于精确地拟合训练数据，有助于防止过拟合，该选项正确。 – 选项D：增加训练迭代的次数。如果训练集本身有限，过度增加训练迭代次数可能会导致模型过度学习训练数据中的细节和噪声，从而加剧过拟合，而不是防止过拟合，所以该选项错误。 2. 综上所述，做法错误的是选项D。 答案为D。

53:08