L2正则化是结构化DNN中最常用正则手段（A正确）。大量实证研究表明，Dropout在结构化数据上收益有限，因其破坏了特征间的确定性关系（B错误）。Early Stopping通过验证集性能控制训练过程，属于有效正则化（C正确）。输入层Dropout可模拟特征缺失，提升模型对噪声或缺失的容忍度，尤其在生产环境中特征可能延迟或丢失时有用（D正确）。