原始问题：
如何提高泛化能力
- 增加数据量：增加训练样本数量可以帮助模型学习到更多的特征，从而提高泛化能力。
- 数据归一化：对特征进行归一化可以有效地减少特征之间的差异，使得各个特征对结果的影响相对统一，从而带来泛化能力的提升。
- 正则化：正则化是将过度拟合问题转变为惩罚项优化问题的方法。正则项可以有效地避免过度学习训练集中的噪声或异常信号，迫使学习器去学习真实信号并具有较好的泛化能力。
- Dropout: Dropout是一种正则化方法, 通过随机将部分神经元“drop out”来减少神经网络中权重之间的依赖性, 从而减少了神经元之间冗余信息, 收敛速度快, 具有较好的泛化能力。
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