神经网络中的过拟合问题可以通过以下哪种方式来解决?A. 增加训练数据B. 减少模型复杂度C. 偏加学习率D. 减少正则化项

过拟合问题是指神经网络在训练数据上表现得过于优秀，以至于在未见过的测试数据上表现不佳。解决过拟合问题的方法包括增加训练数据、减少模型复杂度、使用正则化技术等。增加训练数据可以提供更多的信息，帮助模型更好地泛化。减少模型复杂度可以避免模型学习到训练数据中的噪声。使用正则化技术可以惩罚模型的复杂度，从而减少过拟合。偏加学习率和减少正则化项通常不会直接解决过拟合问题。