防止过拟合是机器学习中一个重要的任务，特别是在训练全连接神经网络时。以下是一些防止过拟合的方法：
数据增强：通过对训练数据进行随机变换，例如旋转、翻转、缩放等，可以增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。
正则化：正则化是一种常用的防止过拟合的方法，它可以通过在损失函数中添加一个正则化项来限制模型的复杂度。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。
Dropout：Dropout是一种防止过拟合的神经网络技术，它在训练过程中随机地将一些神经元的输出设置为0，从而使得模型对特征的依赖降低。
早停法：早停法是一种防止过拟合的策略，它通过监控验证集的损失值来确定最佳的模型参数，从而避免模型在训练集上过拟合。
模型集成：模型集成是一种将多个模型组合起来以提高模型泛化能力的方法。它可以通过将多个模型的输出进行加权平均或者投票等方式来得到最终的预测结果。
以上是一些常用的防止过拟合的方法，具体使用哪种方法需要根据具体的问题和数据集来决定。