你好！在PyTorch中，为了避免3D卷积模型过拟合，可以采取以下几种方法：
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，可以增加数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力。
正则化：可以使用L1或L2正则化来惩罚模型的权重，从而减少过拟合的风险。
Dropout：在模型中使用Dropout层可以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，提高模型的泛化能力。
早停法：在训练过程中，可以通过监控验证集的损失函数值来确定最佳的模型参数，从而避免过拟合。
增加正样本数量：如果训练数据集中正样本数量较少，可以考虑使用数据增强技术或者迁移学习等方法来增加正样本数量，从而提高模型的泛化能力。
希望这些方法能够帮助你避免3D卷积模型的过拟合问题！