數據增強：在訓練過程中，可以對輸入數據進行一些隨機的變換，如旋轉、縮放、平移等，從而增加訓練數據的多樣性，減少過擬合的風險。
Dropout：在模型的隱藏層中引入Dropout層，隨機丟棄一部分神經元的輸出，從而減少神經元之間的依賴關系，防止過擬合。
正則化：在損失函數中引入L1正則化或L2正則化項，懲罰模型的復雜度，防止模型過度擬合訓練數據。
提前停止：在訓練過程中，通過監控驗證集的性能來判斷模型是否出現過擬合，當驗證集性能不再提升時，及時停止訓練，以避免繼續過擬合。
使用更大的數據集：增加訓練數據量可以減少模型的過擬合風險，因此可以嘗試采集更多的數據來訓練模型。
調整模型結構：可以嘗試減少模型的復雜度，去掉一些不必要的隱藏層或神經元，從而減少模型的擬合能力，防止過擬合。
