出现过拟合怎么办？

当模型出现过拟合时，通常可以使用以下几种方法来解决：

1. 增加训练数据：如果数据集较小，增加训练数据可以有助于模型学习数据的更多特征，减少过拟合。
2. 减小模型复杂度：模型复杂度越大，容易过拟合，可以通过减少神经网络中的层数或者神经元个数来减小模型复杂度。
3. 正则化：正则化是指在模型训练过程中加入附加项，以防止过拟合。常用的正则化方法包括 L1和L2正则化。
4. Dropout :Dropout是一种在深度学习中防止过拟合的方法。它会在训练过程中按照一定概率将神经元的输出置零，从而防止权重的过大。
5. 使用验证集：在训练模型时，可以使用验证集来监测模型的性能，并在出现过拟合时及时调整模型。