在神经网络中，用于减少过拟合的技术是？A. 梯度下降B. DropoutC. 交叉熵损失函数D. 反向传播

考查要点：本题主要考查对神经网络中防止过拟合技术的理解，需要区分不同技术的作用。

解题核心思路：明确各选项在神经网络中的具体作用，Dropout是一种正则化方法，通过随机丢弃神经元来防止模型过拟合，而其他选项（如梯度下降、交叉熵损失函数、反向传播）分别属于优化算法、损失函数和训练算法，与防止过拟合无直接关系。

选项分析

A. 梯度下降

• 作用：优化算法，用于更新神经网络的权重参数，使模型损失最小化。
• 与过拟合无关：仅负责参数更新，无法直接防止过拟合。

B. Dropout

• 作用：正则化技术，通过随机“丢弃”部分神经元，强制网络学习更鲁棒的特征，避免对特定神经元的过度依赖。
• 防止过拟合：通过破坏神经元之间的共适应性，提升模型泛化能力。

C. 交叉熵损失函数

• 作用：衡量模型预测值与真实值的差异，常用于分类问题。
• 与过拟合无关：损失函数的选择影响模型性能，但交叉熵本身不直接防止过拟合。

D. 反向传播

• 作用：计算损失函数对各层权重的梯度，是训练神经网络的核心算法。
• 与过拟合无关：仅负责梯度计算，不涉及正则化。