数据增强：通过对训练数据进行增强，如随机裁剪、翻转、旋转等操作，可以增加模型对不同变换下的鲁棒性，提高泛化能力。
正则化：使用L1正则化或L2正则化等方式来控制模型的复杂度，防止过拟合，提高泛化能力。
交叉验证：使用交叉验证方法来评估模型的泛化能力，避免模型在训练集上过拟合。
集成学习：通过集成多个模型的预测结果，如bagging、boosting等方法，可以提高泛化能力。
Dropout：在训练过程中随机关闭一部分神经元，可以减少神经元之间的依赖关系，提高模型的泛化能力。
提前停止：在训练过程中监控验证集的误差，当验证集误差开始上升时停止训练，避免过拟合，提高泛化能力。
