1、增加数据量：使用更多的训练数据可以帮助机器学习模型更好地泛化。

2、使用正则化：正则化是一种常用的减少过度拟合的方法，它可以防止机器学习模型过度依赖训练数据中的特征，从而有助于泛化能力。

3、使用Dropout：Dropout是一种广泛使用的神经网络正则化方法，它可以减少神经元之间的相互依赖性，从而防止过度拟合。

4、数据增强：通过对原始图像执行随机旋转、裁剪或镜像来生成新图像，可以显著地扩充样本集并帮助机器学习模型进行泛化。