有多种方法可以正则化模型以防止过拟合，其中最常用的方法包括：
L1 正则化（Lasso 正则化）：通过在损失函数中添加 L1 范数惩罚项，强制模型的权重稀疏化，从而减少特征的数量，防止过拟合。
L2 正则化（Ridge 正则化）：通过在损失函数中添加 L2 范数惩罚项，可以限制模型的权重大小，减少特征之间的共线性，从而减少过拟合。
Dropout：在训练过程中随机丢弃一部分神经元的输出，可以增强模型的泛化能力，防止过拟合。
提前停止（Early stopping）：在训练过程中监控验证集的损失值，当验证集的损失值开始上升时停止训练，可以避免过拟合。
数据增强（Data augmentation）：通过对训练数据进行一些随机变换，如旋转、平移、缩放等，可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
剪枝（Pruning）：通过剪枝一些权重较小的连接或者神经元，可以减少模型的复杂度，防止过拟合。
这些方法可以单独使用，也可以组合使用以提高模型的泛化能力。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来选择最合适的正则化方法。