你好！過擬合是指模型在訓練數據上表現很好，但在測試數據上表現不佳的情況。以下是一些可以幫助你應對PyTorch中的過擬合的策略：
數據增強：通過對訓練數據進行隨機變換（如旋轉、翻轉、縮放等），可以增加數據的多樣性，從而減少過擬合的風險。
正則化：可以通過在損失函數中添加正則化項（如L1或L2正則化）來懲罰模型的權重，從而減少過擬合的風險。
早停法：可以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增加時停止訓練，從而避免模型在訓練數據上過擬合。
Dropout：Dropout是一種防止神經網絡過擬合的簡單而有效的方法。它通過在訓練過程中隨機丟棄一部分神經元的輸出來防止神經元之間的依賴關系。
交叉驗證：可以使用交叉驗證來評估模型的性能，從而更好地理解模型在不同數據集上的表現。
希望這些策略能夠幫助你應對PyTorch中的過擬合問題！
