在Brainstorm框架中，可以通過以下方式處理過擬合問題：
數據增強（Data Augmentation）：通過對訓練數據進行一定程度的變換，如旋轉、縮放、平移等，來增加訓練數據的多樣性，從而降低模型對于訓練數據的過擬合程度。
正則化（Regularization）：在損失函數中加入正則化項，如L1正則化、L2正則化等，來限制模型參數的大小，防止模型過度擬合訓練數據。
早停（Early Stopping）：在訓練過程中監控驗證集的表現，當驗證集誤差開始上升時停止訓練，避免模型在訓練數據上過擬合。
Dropout：在模型的隱藏層中隨機丟棄一定比例的神經元，在訓練過程中防止模型過度擬合。
Batch Normalization：通過對每一層的輸入進行標準化處理，使得每一層的輸入分布更加穩定，有助于減少過擬合。
模型壓縮（Model Compression）：通過剪枝、量化等技術來減少模型的復雜度，從而降低過擬合的風險。
以上方法可以在Brainstorm框架中輕松實現，幫助用戶有效地處理過擬合問題。
