数据预处理：对数据进行降维处理，可以使用主成分分析（PCA）或者特征选择方法来减少特征数量，从而减少计算复杂度。
参数调优：调整模型的超参数，如减少模型的层数、减少每层的神经元数量等，可以在一定程度上降低计算复杂度。
正则化：使用正则化技术，如L1正则化、L2正则化等，可以限制模型的复杂度，避免过拟合，从而降低计算复杂度。
批量训练：使用批量训练（batch training）代替在线学习（online learning），减少每次迭代时对整个数据集进行计算，可以降低计算复杂度。
随机梯度下降：使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）代替传统的梯度下降算法，可以加速收敛，减少计算复杂度。
模型压缩：对模型进行压缩，如剪枝、量化等技术，可以减少模型的参数数量，从而降低计算复杂度。
并行计算：利用GPU等并行计算技术，可以加速模型训练和推理过程，降低计算复杂度。