避免過擬合問題的方法有很多種，下面是一些常用的方法：
數據擴充：增加訓練數據集的規模，可以通過數據增強技術（如隨機裁剪、旋轉、翻轉等）生成更多的訓練樣本，從而減少模型對訓練集的過度擬合。
早停法（Early stopping）：在訓練過程中監控驗證集的性能指標，并在驗證集性能開始下降時停止訓練，避免模型在訓練集上過度擬合。
正則化（Regularization）：通過在損失函數中添加正則化項（如L1正則化、L2正則化）來限制模型的復雜度，防止模型過度擬合。
Dropout：在模型訓練過程中隨機丟棄部分神經元，減少神經元之間的依賴關系，從而防止模型過度擬合。
Batch normalization：對每個批次的輸入進行標準化，使得模型對輸入數據的變化更加穩定，有助于防止過擬合。
使用更簡單的模型結構：如果模型過度復雜，可以嘗試簡化模型結構，減少參數數量，從而防止過擬合。
交叉驗證：將訓練數據集分成多個子集，進行多次訓練和驗證，可以更全面地評估模型的泛化能力，并避免過擬合。
集成學習：通過組合多個不同的模型，可以降低過擬合的風險，提高模型的泛化能力。
