Dropout是最常用的防止过拟合的方法

正确答案是：B: 防止过拟合

专业分析：
Dropout层是一种正则化技术，旨在防止神经网络在训练过程中发生过拟合（overfitting）。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据或新数据上表现不佳，这是因为模型过度拟合了训练数据中的噪声和细节。

Dropout层的工作原理是，在每次训练迭代中，随机地将一部分神经元的输出设置为零（即“丢弃”这些神经元），这使得网络在每次前向传播和反向传播时都使用不同的子网络。这种随机丢弃神经元的方式迫使网络的每个神经元都必须更加健壮，不能依赖其它特定神经元的存在，从而减少了复杂的共适应关系。

这种技术有效地降低了模型的复杂度，增强了模型的泛化能力，因此在测试数据上表现更好。总体来说，Dropout层通过增加训练过程中的随机性，帮助模型更好地概括数据，从而防止过拟合。

因此，Dropout层的主要作用是防止过拟合。