数据增强：在训练过程中，可以对输入数据进行一些随机的变换，如旋转、缩放、平移等，从而增加训练数据的多样性，减少过拟合的风险。
Dropout：在模型的隐藏层中引入Dropout层，随机丢弃一部分神经元的输出，从而减少神经元之间的依赖关系，防止过拟合。
正则化：在损失函数中引入L1正则化或L2正则化项，惩罚模型的复杂度，防止模型过度拟合训练数据。
提前停止：在训练过程中，通过监控验证集的性能来判断模型是否出现过拟合，当验证集性能不再提升时，及时停止训练，以避免继续过拟合。
使用更大的数据集：增加训练数据量可以减少模型的过拟合风险，因此可以尝试采集更多的数据来训练模型。
调整模型结构：可以尝试减少模型的复杂度，去掉一些不必要的隐藏层或神经元，从而减少模型的拟合能力，防止过拟合。