Caffe 提供了几种方法来应对过拟合问题：
正则化：可以通过在网络中添加正则化项来减少过拟合，如 L1 正则化和 L2 正则化。这可以通过在定义层时设置 weight_decay 参数来实现。
Dropout：Caffe 支持 dropout 层，可以在训练过程中随机丢弃一部分神经元，从而减少过拟合。
数据增强：在训练过程中对数据进行随机变换，如旋转、裁剪、缩放等，可以增加训练数据的多样性，有助于减少过拟合。
早停：通过监控验证集的性能，当验证集性能开始下降时停止训练，可以避免过拟合。
网络结构调整：可以尝试减少网络的复杂度，减少层的数量或神经元的数量，以减少过拟合。
调整学习率：可以通过减小学习率或使用学习率衰减策略来减少过拟合。
通过以上方法的组合使用，可以有效地应对过拟合问题。
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