在TensorFlow中，可以使用以下模型正則化技術來防止模型過擬合：
L1正則化：通過向模型損失函數添加L1范數懲罰項來限制模型權重的絕對值，促使模型參數稀疏化。
L2正則化：通過向模型損失函數添加L2范數懲罰項來限制模型權重的平方和，防止模型參數過大。
Dropout正則化：在訓練過程中，隨機將神經網絡中的一部分神經元輸出置零，從而減少神經網絡的復雜度，防止過擬合。
Batch Normalization：通過對每個batch的輸入進行歸一化處理，使得神經網絡每層的輸入保持相對穩定，有利于加速訓練過程和提高模型泛化能力。
Early Stopping：在訓練過程中監測驗證集的性能，并當驗證集性能不再提升時停止訓練，防止模型過擬合。
數據增強：通過對訓練數據進行隨機變換（如旋轉、翻轉、裁剪等）來增加數據多樣性，有利于提高模型的泛化能力。
這些模型正則化技術可以單獨或者結合使用，以提高模型的泛化能力和穩定性。
