PaddlePaddle框架中可以通過以下方法來控制模型的復雜度：
正則化：在模型訓練過程中，通過添加正則化項來限制模型參數的大小，防止過擬合，常見的正則化方法包括L1正則化和L2正則化。
Dropout：在訓練過程中，隨機將部分神經元的輸出置為0，可以減少神經網絡的復雜度，防止過擬合。
參數剪裁：對模型參數進行剪裁，使其范圍不超過一定的閾值，可以限制模型的復雜度。
Early stopping：在訓練過程中監控驗證集的性能，并在驗證集性能不再提升時停止訓練，避免過擬合。
模型剪枝：通過剪枝刪除部分神經元或連接，減少模型參數數量，降低模型復雜度。
模型蒸餾：通過使用一個較大且復雜的模型生成軟標簽，然后用這些軟標簽來訓練一個較小且簡單的模型，可以減少模型復雜度。
