數據增強（Data Augmentation）：通過對訓練數據進行隨機變換、裁剪、翻轉等操作，增加數據的多樣性，從而減少模型對特定樣本的依賴，降低過擬合的風險。
正則化（Regularization）：在模型訓練過程中引入正則化項，如L1正則化、L2正則化等，限制模型參數的大小，使模型更加簡單，避免出現過擬合。
早停（Early Stopping）：監控模型在驗證集上的性能表現，并在性能開始下降時停止訓練，避免模型在訓練集上過擬合。
Dropout：在訓練過程中隨機將部分神經元置零，減少神經元之間的依賴關系，降低模型的復雜度，減少過擬合的風險。
Batch Normalization：在每個批次的數據上進行標準化，加速模型收斂，減少梯度消失和爆炸問題，降低過擬合的可能性。
模型結構設計：合理設計模型結構，避免模型過于復雜，可以通過減少隱藏層的數量、減少隱藏層的神經元數量等方式降低模型的復雜度，減少過擬合的風險。
