添加正則化項：通過在損失函數中添加正則化項，可以限制模型的復雜度，防止過擬合。常用的正則化方法包括L1正則化和L2正則化。
提前停止訓練：可以在訓練過程中監控驗證集的表現，當驗證集的性能開始下降時，提前停止訓練，防止模型過擬合。
數據增強：通過增加訓練數據的多樣性，可以減少模型過擬合的風險。常見的數據增強方法包括隨機旋轉、裁剪、平移等。
Dropout：在訓練過程中隨機關閉一部分神經元，可以有效地減少模型過擬合的風險。
集成學習：通過組合多個不同的模型，可以減少模型過擬合的風險。常見的集成學習方法包括Bagging和Boosting。
減少模型復雜度：如果模型過于復雜，可以考慮減少模型的層數或隱藏單元的個數，以降低模型的復雜度，防止過擬合。
