增加训练数据量并进行数据增强(如旋转、裁剪、翻转);
减少模型卷积层数量和全连接层神经元数以降低模型复杂度;
增大L2正则化的惩罚系数λ以增强对权重的约束;
提高学习率并增加训练迭代次数至损失不再下降;
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