添加正则化项：通过在损失函数中添加正则化项，可以限制模型的复杂度，防止过拟合。常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。
提前停止训练：可以在训练过程中监控验证集的表现，当验证集的性能开始下降时，提前停止训练，防止模型过拟合。
数据增强：通过增加训练数据的多样性，可以减少模型过拟合的风险。常见的数据增强方法包括随机旋转、裁剪、平移等。
Dropout：在训练过程中随机关闭一部分神经元，可以有效地减少模型过拟合的风险。
集成学习：通过组合多个不同的模型，可以减少模型过拟合的风险。常见的集成学习方法包括Bagging和Boosting。
减少模型复杂度：如果模型过于复杂，可以考虑减少模型的层数或隐藏单元的个数，以降低模型的复杂度，防止过拟合。
