模型过拟合怎么办
当模型出现过拟合（Overfitting）时，意味着它在训练集上表现很好，但在验证集或测试集上的表现较差，通常是因为模型过度“记住”了训练数据中的细节，而未能学到有效的泛化能力。为了减缓或避免过拟合，可以考虑以下几种方法：
1. 正则化（Regularization）
正则化是最常用的防止过拟合的方法。它通过对模型参数施加限制，避免模型变得过于复杂。
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L2 正则化（权重衰减）：
通过在损失函数中加入权重的平方和，惩罚模型中的大权重。optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4) -
L1 正则化：
L1 正则化惩罚模型中权重的绝对值，可以产生稀疏模型，即让一些权重变为零，起到特征选择的作用。# L1 regularization l1_loss = torch.sum(torch.abs(model.parameters())) total_loss = original_loss + lambda_l1 * l1_loss
2. 数据增强（Data Augmentation）
增加训练数据量是对抗过拟合的一种有效手段。通过在原始数据上进行变换（如旋转、裁剪、平移等），可以有效提高模型的泛化能力。
对于时间序列数据，你可以进行以下数据增