图中的点为样本直线欠拟合曲线2过拟合 训练次数过多可能导致过拟合。 加正则项，在最小化损失函数时抑制了个别参数影响过大导致的过拟合。 通过训练多个简化的神经网络（丢弃部分参数）弱化过拟合。又保持使用过所有神经元。 训练数据足够多（样本多样性）。通过旋转、截取、缩放等方法获取数据。
