PaddlePaddle框架提供了一些方法來應對過擬合問題：
數據增強：通過對訓練數據進行隨機旋轉、裁剪、縮放等操作，增加訓練數據的多樣性，從而減少過擬合的風險。
正則化：PaddlePaddle框架支持在模型訓練過程中使用L1正則化、L2正則化等方法，通過懲罰模型的復雜度來防止過擬合。
Dropout：PaddlePaddle框架提供了Dropout功能，可以在模型訓練過程中隨機將一部分神經元輸出置為0，從而減少神經網絡的復雜度，防止過擬合。
提前停止訓練：可以在訓練過程中監控驗證集上的性能指標，當驗證集性能開始下降時就停止訓練，避免過擬合。
模型集成：可以通過集成多個不同的模型來減少過擬合的風險，PaddlePaddle框架提供了方便的接口來實現模型集成。
