數據增強：通過對訓練數據進行增強，如隨機裁剪、翻轉、旋轉等操作，可以增加模型對不同變換下的魯棒性，提高泛化能力。
正則化：使用L1正則化或L2正則化等方式來控制模型的復雜度，防止過擬合，提高泛化能力。
交叉驗證：使用交叉驗證方法來評估模型的泛化能力，避免模型在訓練集上過擬合。
集成學習：通過集成多個模型的預測結果，如bagging、boosting等方法，可以提高泛化能力。
Dropout：在訓練過程中隨機關閉一部分神經元，可以減少神經元之間的依賴關系，提高模型的泛化能力。
提前停止：在訓練過程中監(jiān)控驗證集的誤差，當驗證集誤差開始上升時停止訓練，避免過擬合，提高泛化能力。
