防止過擬合是機器學習中一個重要的任務，特別是在訓練全連接神經網絡時。以下是一些防止過擬合的方法：
數據增強：通過對訓練數據進行隨機變換，例如旋轉、翻轉、縮放等，可以增加數據的多樣性，從而提高模型的泛化能力。
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一個正則化項來限制模型的復雜度。常見的正則化方法有L1正則化和L2正則化。
Dropout：Dropout是一種防止過擬合的神經網絡技術，它在訓練過程中隨機地將一些神經元的輸出設置為0，從而使得模型對特征的依賴降低。
早停法：早停法是一種防止過擬合的策略，它通過監控驗證集的損失值來確定最佳的模型參數，從而避免模型在訓練集上過擬合。
模型集成：模型集成是一種將多個模型組合起來以提高模型泛化能力的方法。它可以通過將多個模型的輸出進行加權平均或者投票等方式來得到最終的預測結果。
以上是一些常用的防止過擬合的方法，具體使用哪種方法需要根據具體的問題和數據集來決定。
