有多種方法可以正則化模型以防止過擬合，其中最常用的方法包括：
L1 正則化（Lasso 正則化）：通過在損失函數(shù)中添加 L1 范數(shù)懲罰項(xiàng)，強(qiáng)制模型的權(quán)重稀疏化，從而減少特征的數(shù)量，防止過擬合。
L2 正則化（Ridge 正則化）：通過在損失函數(shù)中添加 L2 范數(shù)懲罰項(xiàng)，可以限制模型的權(quán)重大小，減少特征之間的共線性，從而減少過擬合。
Dropout：在訓(xùn)練過程中隨機(jī)丟棄一部分神經(jīng)元的輸出，可以增強(qiáng)模型的泛化能力，防止過擬合。
提前停止（Early stopping）：在訓(xùn)練過程中監(jiān)控驗(yàn)證集的損失值，當(dāng)驗(yàn)證集的損失值開始上升時(shí)停止訓(xùn)練，可以避免過擬合。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)（Data augmentation）：通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行一些隨機(jī)變換，如旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等，可以增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。
剪枝（Pruning）：通過剪枝一些權(quán)重較小的連接或者神經(jīng)元，可以減少模型的復(fù)雜度，防止過擬合。
這些方法可以單獨(dú)使用，也可以組合使用以提高模型的泛化能力。在實(shí)際應(yīng)用中，可以通過交叉驗(yàn)證等方法來選擇最合適的正則化方法。
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