Para evitar o problema de overfitting durante o treinamento de redes neurais profundas, várias técnicas podem ser utilizadas. Vamos analisar as opções: a) Regularização L1 - Essa técnica ajuda a penalizar pesos grandes, mas não é a principal técnica para redes neurais profundas. b) Normalização de dados - Embora importante para o desempenho do modelo, não é especificamente uma técnica para evitar overfitting. c) Aumento de dados - Essa técnica ajuda a criar mais dados de treinamento, mas não é a principal técnica para evitar overfitting. d) Dropout - Esta é uma técnica amplamente utilizada em redes neurais profundas que consiste em "desligar" aleatoriamente uma fração das unidades durante o treinamento, o que ajuda a prevenir overfitting. Portanto, a alternativa correta é: d) Dropout.