以下哪种方式不能提高人工智能模型的泛化能力()。 A. 增加训练数据量B. 减少训练数据量C. 进行数据增强D. 适当的正则化

步骤 1：理解泛化能力
泛化能力是指模型在未见过的数据上的表现能力。提高泛化能力意味着模型能够更好地适应新数据，减少过拟合现象。
步骤 2：分析选项
A. 增加训练数据量：增加训练数据量可以提供更多的信息，帮助模型更好地学习数据的分布，从而提高泛化能力。
B. 减少训练数据量：减少训练数据量会导致模型学习的数据减少，可能会导致模型过拟合，降低泛化能力。
C. 进行数据增强：数据增强通过变换原始数据生成更多的训练样本，可以增加模型的鲁棒性，提高泛化能力。
D. 适当的正则化：正则化可以限制模型的复杂度，防止过拟合，从而提高泛化能力。
步骤 3：选择答案
根据以上分析，减少训练数据量不能提高人工智能模型的泛化能力。