Torch中如何避免过拟合

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。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。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