分批归一化不适合的原因，是因为同一个数据在不同批中被归一化后的值会有差别。

正确答案是D: 都可以。

以下是对每种方法的专业分析：

A: Dropout
Dropout是一种在训练过程中随机忽略一部分神经元的方法。通过这种方式，可以防止神经元之间的过度依赖，从而减少过拟合。Dropout在训练过程中会随机选择神经元并将其输出设为零，这样可以使模型更具鲁棒性。

B: 分批归一化(Batch Normalization)
分批归一化是通过在每个小批次中对输入进行标准化来加速训练并稳定模型的一种方法。虽然其主要目的是加速训练和提高收敛性，但它也有助于减少过拟合，因为它可以减少内部协变量偏移，使模型的训练更加稳定。

C: 正则化(Regularization)
正则化是一种通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型复杂度的方法。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。正则化项会惩罚过大的权重，从而防止模型过拟合训练数据。

综上所述，这三种方法都可以用来处理神经网络中的过拟合问题，因此正确答案是D: 都可以。