分批歸一化不適合的原因，是因?yàn)橥粋€(gè)數(shù)據(jù)在不同批中被歸一化后的值會(huì)有差別。

正確答案是D: 都可以。

以下是對(duì)每種方法的專業(yè)分析：

A: Dropout
Dropout是一種在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)忽略一部分神經(jīng)元的方法。通過(guò)這種方式，可以防止神經(jīng)元之間的過(guò)度依賴，從而減少過(guò)擬合。Dropout在訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)隨機(jī)選擇神經(jīng)元并將其輸出設(shè)為零，這樣可以使模型更具魯棒性。

B: 分批歸一化(Batch Normalization)
分批歸一化是通過(guò)在每個(gè)小批次中對(duì)輸入進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化來(lái)加速訓(xùn)練并穩(wěn)定模型的一種方法。雖然其主要目的是加速訓(xùn)練和提高收斂性，但它也有助于減少過(guò)擬合，因?yàn)樗梢詼p少內(nèi)部協(xié)變量偏移，使模型的訓(xùn)練更加穩(wěn)定。

C: 正則化(Regularization)
正則化是一種通過(guò)在損失函數(shù)中添加懲罰項(xiàng)來(lái)限制模型復(fù)雜度的方法。常見的正則化方法包括L1正則化和L2正則化。正則化項(xiàng)會(huì)懲罰過(guò)大的權(quán)重，從而防止模型過(guò)擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

綜上所述，這三種方法都可以用來(lái)處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過(guò)擬合問(wèn)題，因此正確答案是D: 都可以。