SOME模型主要通過以下幾種方法來避免過擬合問題：
正則化：在損失函數中加入正則化項，如L1正則化或L2正則化，可以限制模型的復雜度，避免過擬合。
交叉驗證：將數據集劃分為訓練集和驗證集，在訓練過程中使用驗證集來調整模型參數，從而避免在訓練集上過擬合。
提前停止：監控模型在驗證集上的性能，在性能開始下降時停止訓練，避免過擬合。
數據增強：通過對訓練數據進行隨機的增強操作，如旋轉、翻轉、裁剪等，可以增加訓練樣本的多樣性，降低過擬合風險。
Dropout：在訓練過程中隨機地將部分神經元的輸出置為0，可以減少神經網絡的復雜度，防止過擬合。
通過以上方法，SOME模型可以有效地避免過擬合問題，提高模型的泛化能力。
