L1正则化：通过添加L1范数惩罚项来约束模型参数，促使模型参数稀疏化，减少过拟合。
L2正则化：通过添加L2范数惩罚项来约束模型参数，使得模型参数的取值趋向于较小的数值，减少过拟合。
Dropout：在训练过程中随机丢弃部分神经元的输出，以减少神经元之间的依赖关系，减少过拟合。
数据增强：通过对训练数据进行一系列随机变换，如旋转、平移、缩放等，增加训练数据的多样性，减少过拟合。
Early stopping：在训练过程中监控验证集上的性能，当验证集性能不再提升时停止训练，以防止模型过拟合。
Batch normalization：对每个批次的输入进行标准化处理，使得模型对输入数据的变化更加鲁棒，减少过拟合。
数据集扩充：通过引入新的数据样本来扩充数据集，增加数据的多样性，减少过拟合。
噪声注入：在训练数据中添加一定程度的随机噪声，使得模型更加鲁棒，减少过拟合。
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