嘿，想让你的模型不出现过拟合现象？来看看这些妙招吧！
一、增加数据量
这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了，模型就能学到更普遍的规律，而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据，或者用数据增强的办法。就像在图像识别里，把图片转一转、翻一翻、剪一剪，这样数据就变得更多样啦。
二、简化模型
要是模型太复杂，那就像盖了一座超级华丽的城堡，容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点吧，可以减少层数呀，或者少弄点神经元。就像在神
经网络里，把隐藏层的数量减少点，或者每个隐藏层里的神经元个数变少点。
三、正则化
这就像是给模型加上一些小规矩，让它别太任性。常见的有 L1 正则化和 L2 正则化。L1 正则化呢，会让模型的一些参数变成零，就像做选择题，把一些错误选项直接排除掉，起到特征选择的作用。L2 正则化会让模型的参数变小，让模型变得更平滑，就像给模型穿上了一件紧身衣，让它别乱长“肉”。
四、早停法
在训练模型的时候，就像学生做模拟考试一样，不断看看模型在验证集上的表现。要是发现模型在验证集上的性能开始下降了，那就赶紧停下训练。这时候就知道不能再这么瞎练下去了，得赶紧调整方法。
五、Dropout
训练的时候，随机地让一些神经元“放假”不工作。这就像让学生在学习的时候偶尔“开小差”。这样模型就不会太依赖某些特定的神经元啦，会变得更强大，不容易过拟合。比如在神经网络里，每次训练的时候随机地把一些神经元的输出设为零，让模型学会在没有这些神经元的时候也能好好表现。
