解決過擬合問題通常可以通過以下幾種方法：
增加訓練數據。更多的數據可以幫助模型更好地學習數據的真實模式，減少對噪聲的敏感性。
簡化模型結構。通過減少模型的複雜度，例如減少神經元的個數、隱藏層的層數，或嘗試使用更簡單的模型結構，如隨機森林、高斯過程迴歸等，可以降低模型的複雜度。
正則化。L1和L2正則化是常用的降低模型複雜度的方法。L1正則化鼓勵模型選擇較小的權重，而L2正則化通過權重衰減（權重平方和的最小化）來減少模型的複雜度。
特徵選擇。選擇對目標變量有較大影響的特徵，去除冗餘特徵和噪聲特徵，可以提高模型的泛化能力。
數據增強。通過旋轉、平移、縮放等變換生成更多、更豐富的數據，可以擴大訓練集規模，減少過擬合。
交叉驗證。使用交叉驗證評估模型性能，可以更好地估計模型在未知數據上的表現，從而檢測和防止過擬合。
提前停止訓練。在模型性能開始下降時停止訓練，可以避免過擬合。
Dropout。在訓練過程中隨機地“刪除”一部分神經元，可以防止模型對某些特定輸入過度依賴，提高模型的泛化能力。
這些方法通常需要結合使用，以達到最佳效果。