你好！在PyTorch中，為了避免3D卷積模型過擬合，可以采取以下幾種方法：
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，可以增加數據集的多樣性，從而提高模型的泛化能力。
正則化：可以使用L1或L2正則化來懲罰模型的權重，從而減少過擬合的風險。
Dropout：在模型中使用Dropout層可以隨機丟棄一部分神經元的輸出，從而減少神經元之間的依賴關系，提高模型的泛化能力。
早停法：在訓練過程中，可以通過監控驗證集的損失函數值來確定最佳的模型參數，從而避免過擬合。
增加正樣本數量：如果訓練數據集中正樣本數量較少，可以考慮使用數據增強技術或者遷移學習等方法來增加正樣本數量，從而提高模型的泛化能力。
希望這些方法能夠幫助你避免3D卷積模型的過擬合問題！
