增加訓練數據量：通過增加更多的訓練數據來降低過擬合的風險，可以減少模型對訓練數據的過度擬合。
添加正則化項：在模型的損失函數中引入正則化項，如L1正則化或L2正則化，可以約束模型的復雜度，減少過擬合的風險。
降低模型復雜度：減少模型的層數、節點數或參數數量可以降低模型的復雜度，減少過擬合的可能性。
使用Dropout：在訓練過程中隨機丟棄一部分神經元，可以減少神經元之間的依賴關系，降低過擬合的風險。
調整學習率：合適的學習率可以使模型更快地收斂，避免在訓練過程中出現震蕩或發散的情況，從而減少過擬合的可能性。
交叉驗證：使用交叉驗證來評估不同超參數組合的性能，選擇最優的超參數組合可以提高模型的泛化能力，減少過擬合的風險。
提前停止：監控模型在驗證集上的表現，當驗證集上的性能開始下降時，及時停止訓練可以避免模型過擬合。
集成學習：使用集成學習方法，如bagging、boosting等，結合多個不同的模型可以提高模型的泛化能力，減少過擬合的可能性。
