增加數據集：通過增加訓練數據集的大小，可以減少過擬合的風險，讓模型更加泛化。
數據增強：對訓練數據進行一定的變換和擴充，如旋轉、翻轉、縮放等，可以幫助模型更好地學習數據的特征。
正則化：通過在損失函數中加入正則化項，如L1正則化、L2正則化，可以限制模型的復雜度，減少過擬合的發生。
早停法：在訓練過程中監控驗證集的性能，當驗證集性能不再提升時停止訓練，可以避免模型過度擬合訓練數據。
Dropout：在訓練過程中隨機丟棄部分神經元，可以減少神經網絡的復雜度，降低過擬合的風險。
Batch Normalization：對每一個mini-batch的數據進行歸一化處理，可以加速網絡的收斂，降低過擬合的風險。
提前終止：在訓練過程中，通過監控驗證集的性能，當模型性能不再提升時提前終止訓練，以防止過度擬合。
