有多種方法可以正則化模型以防止過擬合，其中最常用的方法包括：
L1 正則化（Lasso 正則化）：通過在損失函數中添加 L1 范數懲罰項，強制模型的權重稀疏化，從而減少特征的數量，防止過擬合。
L2 正則化（Ridge 正則化）：通過在損失函數中添加 L2 范數懲罰項，可以限制模型的權重大小，減少特征之間的共線性，從而減少過擬合。
Dropout：在訓練過程中隨機丟棄一部分神經元的輸出，可以增強模型的泛化能力，防止過擬合。
提前停止（Early stopping）：在訓練過程中監控驗證集的損失值，當驗證集的損失值開始上升時停止訓練，可以避免過擬合。
數據增強（Data augmentation）：通過對訓練數據進行一些隨機變換，如旋轉、平移、縮放等，可以增加數據的多樣性，提高模型的泛化能力。
剪枝（Pruning）：通過剪枝一些權重較小的連接或者神經元，可以減少模型的復雜度，防止過擬合。
這些方法可以單獨使用，也可以組合使用以提高模型的泛化能力。在實際應用中，可以通過交叉驗證等方法來選擇最合適的正則化方法。
