你好！防止過擬合是機器學習中一個非常重要的問題，特別是在使用深度學習模型時。在PyTorch中，我們可以使用以下方法來防止MNIST分類中的過擬合：
數據增強：通過對訓練數據進行隨機變換，例如旋轉、平移、縮放等，可以增加數據集的多樣性，從而提高模型的泛化能力。在PyTorch中，可以使用torchvision.transforms模塊中的RandomRotation、RandomAffine等類來實現數據增強。
正則化：正則化是一種常用的防止過擬合的方法，它可以通過在損失函數中添加額外的懲罰項來限制模型的復雜度。在PyTorch中，可以使用torch.nn.utils.weight_decay模塊來實現L2正則化。
Dropout：Dropout是一種防止過擬合的神經網絡技術，它可以在訓練過程中隨機地丟棄一部分神經元的輸出來防止模型對特定神經元的依賴。在PyTorch中，可以在模型中添加torch.nn.Dropout層來實現Dropout。
早停法：早停法是一種防止過擬合的模型選擇方法，它可以在驗證集上監控模型的性能，當驗證集上的性能不再提高時停止訓練。在PyTorch中，可以在訓練循環中添加驗證集的性能評估來實現早停法。
這些方法可以單獨使用，也可以結合使用來進一步提高模型的泛化能力。希望對你有所幫助！
