在TensorFlow中，可以使用以下模型正则化技术来防止模型过拟合：
L1正则化：通过向模型损失函数添加L1范数惩罚项来限制模型权重的绝对值，促使模型参数稀疏化。
L2正则化：通过向模型损失函数添加L2范数惩罚项来限制模型权重的平方和，防止模型参数过大。
Dropout正则化：在训练过程中，随机将神经网络中的一部分神经元输出置零，从而减少神经网络的复杂度，防止过拟合。
Batch Normalization：通过对每个batch的输入进行归一化处理，使得神经网络每层的输入保持相对稳定，有利于加速训练过程和提高模型泛化能力。
Early Stopping：在训练过程中监测验证集的性能，并当验证集性能不再提升时停止训练，防止模型过拟合。
数据增强：通过对训练数据进行随机变换（如旋转、翻转、裁剪等）来增加数据多样性，有利于提高模型的泛化能力。
这些模型正则化技术可以单独或者结合使用，以提高模型的泛化能力和稳定性。
