在使用TFLearn進行神經網絡訓練時，可以采取一些方法來處理過擬合問題，例如：
- 使用正則化：在模型中添加正則化項，如L1正則化或L2正則化，可以限制模型的復雜度，減少過擬合的風險。
- Dropout：在模型的隱藏層中添加Dropout層，隨機丟棄一定比例的神經元，可以減少神經網絡的過擬合。
- 提前停止：通過監控驗證集的準確率或損失函數，當驗證集準確率不再提升時，停止訓練，可以避免過擬合。
- 數據增強：增加訓練數據的多樣性，如旋轉、翻轉、縮放等操作，可以減少過擬合。
- 減少模型復雜度：減少神經網絡的層數或神經元數量，可以降低模型的復雜度，減少過擬合的風險。
以上是一些常見的處理過擬合問題的方法，在實際使用時可以根據具體情況選擇合適的方法來處理過擬合。
