在Python深度學習中，避免過擬合是一個重要的挑戰。過擬合是指模型在訓練數據上表現得過于優秀，但在新的、未見過的數據上表現不佳的現象。以下是一些避免過擬合的常用方法：
- 增加數據量：通過收集更多的訓練數據來減少模型的方差，從而提高模型的泛化能力。
- 數據增強：對現有數據進行變換（如旋轉、縮放、翻轉等），增加模型的泛化能力。
- 正則化：使用L1或L2正則化來限制模型參數的大小，從而降低模型復雜度。
- Dropout：在神經網絡訓練過程中隨機丟棄部分神經元，減少模型對單個神經元的依賴。
- 提前停止（Early Stopping）：在訓練過程中監控驗證集的性能，當性能不再提升時停止訓練，以防止模型過度擬合訓練數據。
通過合理應用上述方法，可以有效避免過擬合，提高模型在新數據上的泛化能力。
