在Torch中，可以通过以下几种方法来防止过拟合：
数据增强：在训练过程中对数据进行增强，如随机裁剪、翻转、旋转等操作，可以增加数据的多样性，降低过拟合的风险。
正则化：在模型训练过程中加入正则化项，如L1正则化或L2正则化，可以限制模型的复杂度，防止过拟合。
早停法：监控模型在验证集上的表现，当验证集上的损失开始上升时停止训练，避免模型在训练集上过拟合。
Dropout：在神经网络中引入Dropout层，随机丢弃部分神经元的输出，可以降低模型的复杂度，减少过拟合的风险。
Batch normalization：在神经网络中引入Batch normalization层，可以加速模型训练过程，减少过拟合的可能性。
通过以上方法的组合使用，可以有效地防止模型在训练过程中出现过拟合的情况。