PyTorch中防止過擬合的方法包括：
正則化：在模型訓練過程中添加正則化項，如L1正則化、L2正則化，可以有效減少模型的復雜度，防止過擬合。
Dropout：在模型的隱藏層中加入Dropout層，以一定的概率隨機丟棄部分神經元的輸出，可以減少神經元之間的依賴關系，降低過擬合的風險。
數據增強：通過對訓練數據進行隨機變換、旋轉、縮放等操作，增加訓練數據的多樣性，可以提高模型的泛化能力，減少過擬合。
提前停止：在訓練過程中監控驗證集的準確率或損失值，當驗證集性能不再提升時，及時停止訓練，可以避免過擬合。
梯度裁剪：限制梯度的大小，防止梯度爆炸或梯度消失，可以使模型訓練更加穩定，減少過擬合的風險。
使用更簡單的模型：如果模型過于復雜，可以考慮使用更簡單的模型結構，以減少模型的復雜度，降低過擬合的可能性。
