数据增强（Data Augmentation）：通过一定规则扩充数据。如在物体分类问题里，物体在图像中的位置、姿态、尺度，整体图片明暗度等都不会影响分类结果。我们就可以通过图像平移、翻转、缩放、切割等手段将数据库成倍扩充
Dropout
在训练时，每次随机（如50%概率）忽略隐层的某些节点；这样，我们相当于随机从 \(2^n\)(n个神经元的网络) 个模型中采样选择模型
Early stopping
Early stopping便是一种迭代次数截断的方法来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合
具体做法是，在每一个Epoch结束时计算validation data的accuracy，当accuracy不再提高时，就停止训练。当然我们并不会在accuracy一降低的时候就停止训练，因为可能经过这个Epoch后，accuracy降低了，但是随后的Epoch又让accuracy又上去了，所以不能根据一两次的连续降低就判断不再提高。一般的做法是，在训练的过程中，记录到目前为止最好的validation accuracy，当连续10次Epoch（或者更多次）没达到最佳accuracy时，则可以认为accuracy不再提高了。此时便可以停止迭代了（Early Stopping）。这种策略也称为“No-improvement-in-n”，n即Epoch的次数，可以根据实际情况取，如10、20、30……
参考文献
百度百科--欠拟合
百度百科--过拟合
深度学习中过拟合与防止过拟合的方法