SOME模型主要通过以下几种方法来避免过拟合问题：
正则化：在损失函数中加入正则化项，如L1正则化或L2正则化，可以限制模型的复杂度，避免过拟合。
交叉验证：将数据集划分为训练集和验证集，在训练过程中使用验证集来调整模型参数，从而避免在训练集上过拟合。
提前停止：监控模型在验证集上的性能，在性能开始下降时停止训练，避免过拟合。
数据增强：通过对训练数据进行随机的增强操作，如旋转、翻转、裁剪等，可以增加训练样本的多样性，降低过拟合风险。
Dropout：在训练过程中随机地将部分神经元的输出置为0，可以减少神经网络的复杂度，防止过拟合。
通过以上方法，SOME模型可以有效地避免过拟合问题，提高模型的泛化能力。
