数据增强：增加训练数据的数量和多样性，可以通过旋转、翻转、缩放等技术对数据进行增强。
正则化：在损失函数中引入正则化项，如L1正则化或L2正则化，可以限制模型的复杂度，防止过拟合。
早停法：监控模型在验证集上的表现，当验证集上的性能开始下降时停止训练，可以避免模型在训练集上过拟合。
Dropout：在训练过程中随机丢弃部分神经元的输出，可以减少神经网络的复杂度，防止过拟合。
Batch Normalization：对每个特征的输出进行归一化处理，可以加速网络收敛并减少过拟合的风险。
模型集成：通过组合多个不同的模型，可以减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。
交叉验证：将数据集分为多个子集，在每个子集上进行训练和验证，可以更准确地评估模型的性能，避免过拟合。
网络结构设计：合理设计网络结构，避免网络过深或过宽，可以减少过拟合的风险。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
