今天在阅读tensorflow keras 教程中，学习到以下结论：
Conclusions
To recap: here are the most common ways to prevent overfitting in neural networks:
- Get more training data.
- Reduce the capacity of the network.
- Add weight regularization.
- Add dropout.
Two important approaches not covered in this guide are:
- data-augmentation
- batch normalization
Remember that each method can help on its own, but often combining them can be even more effective.
译文如下：
在神经网络训练中，最常见的防止过拟合的方法有：
1. 获取更多的训练集
2. 减少网络的容量；
3. 增加权重正则化；
4. 减少中间层的输出
另外，还有两种方法也有效，分别是：
5. 数据扩充；
6. 批次标准化
我们需要记住：每一种方法只能对自己有帮助，通常需要把以上方法结合使用，效果更佳。