下列算法中不能够减缓神经网络过拟合的方法是（） A. 在合适的位置引入Dropout层B. 增加神经网络的训练数据C. 使用L1或L2正则化D. 加快模型训练

过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上表现较差。为了减缓过拟合，可以采取多种方法，如增加训练数据、使用正则化技术（如L1或L2正则化）、引入Dropout层等。加快模型训练速度并不能减缓过拟合，因为这与模型的泛化能力无关。