在Brainstorm框架中，可以通过以下方式处理过拟合问题：
数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行一定程度的变换，如旋转、缩放、平移等，来增加训练数据的多样性，从而降低模型对于训练数据的过拟合程度。
正则化（Regularization）：在损失函数中加入正则化项，如L1正则化、L2正则化等，来限制模型参数的大小，防止模型过度拟合训练数据。
早停（Early Stopping）：在训练过程中监控验证集的表现，当验证集误差开始上升时停止训练，避免模型在训练数据上过拟合。
Dropout：在模型的隐藏层中随机丢弃一定比例的神经元，在训练过程中防止模型过度拟合。
Batch Normalization：通过对每一层的输入进行标准化处理，使得每一层的输入分布更加稳定，有助于减少过拟合。
模型压缩（Model Compression）：通过剪枝、量化等技术来减少模型的复杂度，从而降低过拟合的风险。
以上方法可以在Brainstorm框架中轻松实现，帮助用户有效地处理过拟合问题。