防止过拟合的方法包括：
增加数据量：通过增加数据量可以有效地防止模型过拟合。通过对训练数据进行一些变换，如旋转、缩放、裁剪等，可以增加训练数据量，降低模型的过拟合风险
使用更简单的模型。
正则化：通过在损失函数中增加正则化项，如L1正则化和L2正则化，可以限制模型的复杂度，避免出现过拟合的情况。
Dropout：在训练过程中随机从网络中丢弃一些神经元，可以降低模型的复杂度，达到防止过拟合的效果。
提前停止：在训练过程中，可以通过验证集的表现来判断模型是否过拟合，当模型在验证集上表现开始下降时，及时停止训练，防止出现过拟合的情况。
