PyTorchで過学習問題に対処する方法は何ですか？

PyTorchでは、過学習の問題に対処するために以下の方法があります：

1. データ拡張：トレーニングデータを回転、移動、スケーリングなどの一連のランダムな変換を施すことで、データの多様性を増やし、過学習の可能性を減らすことができます。
2. 正則化（Regularization）：モデルの損失関数にL1正則化やL2正則化などの正則項を加えることで、モデルの複雑さを減らし、過学習を防ぐことができる。
3. Dropout: 訓練中に、一部のニューロンの出力をランダムに0にすることで、ニューロン同士の依存関係を減らし、過学習を防ぐことができる。
4. 「Early Stopping（提前停止）」：モデルの検証データでのパフォーマンスを監視し、検証データの性能が低下し始めた時点でトレーニングを停止することで、モデルの過学習を防ぐことができます。
5. Cross Validation（クロスバリデーション）：トレーニングセットを複数のサブセットに分割し、そのうちの1つを検証セットとして交互に使用することで、モデルの性能をより正確に評価し、過学習を防ぐことができます。
6. モデル構造の簡略化： モデルのパラメータ数や層数を減らすことで、モデルの複雑さを軽減し、過学習のリスクを減らすことができます。
7. 予めトレーニングされたモデルを使用すると、大規模なデータセットでトレーニングされたモデルを初期パラメータとして使用でき、モデルの汎化能力が向上し、過学習の可能性が軽減されます。