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在模型训练过程中，如果发现模型在训练集上的误差很低，但在独立

[单选题]

在模型训练过程中，如果发现模型在训练集上的误差很低，但在独立的验证集上误差很高，这通常是过拟合（Overfitting）的典型表现。针对这种情况，以下哪项措施最**不**可能改善模型在验证集上的性能？

增加训练数据量，或者对现有数据进行数据增强（Data Augmentation）。

在模型中增加或增强正则化项，例如增大L2正则化的惩罚系数。

减少模型的复杂度，例如减少神经网络的层数或神经元数量。

延长训练时间或增加训练轮次（Epochs），让模型在训练集上学习得更充分。

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