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数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行随机变换、裁剪、翻转等操作，增加数据的多样性，从而减少模型对特定样本的依赖，降低过拟合的风险。
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正则化（Regularization）：在模型训练过程中引入正则化项，如L1正则化、L2正则化等，限制模型参数的大小，使模型更加简单，避免出现过拟合。
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早停（Early Stopping）：监控模型在验证集上的性能表现，并在性能开始下降时停止训练，避免模型在训练集上过拟合。
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Dropout：在训练过程中随机将部分神经元置零，减少神经元之间的依赖关系，降低模型的复杂度，减少过拟合的风险。
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Batch Normalization：在每个批次的数据上进行标准化，加速模型收敛，减少梯度消失和爆炸问题，降低过拟合的可能性。
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模型结构设计：合理设计模型结构，避免模型过于复杂，可以通过减少隐藏层的数量、减少隐藏层的神经元数量等方式降低模型的复杂度，减少过拟合的风险。
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