避免过拟合问题的方法有很多种，下面是一些常用的方法：
数据扩充：增加训练数据集的规模，可以通过数据增强技术（如随机裁剪、旋转、翻转等）生成更多的训练样本，从而减少模型对训练集的过度拟合。
早停法（Early stopping）：在训练过程中监控验证集的性能指标，并在验证集性能开始下降时停止训练，避免模型在训练集上过度拟合。
正则化（Regularization）：通过在损失函数中添加正则化项（如L1正则化、L2正则化）来限制模型的复杂度，防止模型过度拟合。
Dropout：在模型训练过程中随机丢弃部分神经元，减少神经元之间的依赖关系，从而防止模型过度拟合。
Batch normalization：对每个批次的输入进行标准化，使得模型对输入数据的变化更加稳定，有助于防止过拟合。
使用更简单的模型结构：如果模型过度复杂，可以尝试简化模型结构，减少参数数量，从而防止过拟合。
交叉验证：将训练数据集分成多个子集，进行多次训练和验证，可以更全面地评估模型的泛化能力，并避免过拟合。
集成学习：通过组合多个不同的模型，可以降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。