过拟合是指模型在训练数据集上表现得很好，但在测试数据集或新数据上表现不佳的情况。这种情况通常发生在模型太复杂，以至于它记住了训练数据的特征而不是学习如何从数据特征中泛化。防止深度学习模型过拟合的一些方法包括：

1. 增加数据量：可以通过数据增强（在现有数据上增加旋转，翻转，缩放，剪切等）、获取更多真实数据等方式来增加训练数据量，从而帮助模型更好地泛化。

2. 正则化方法：常用的正则化方法有L1正则化和L2正则化，它们通过为模型的权重参数添加额外的约束（惩罚项）来防止过拟合。

3. Dropout：Dropout 是一种常用的技术，它在训练过程中随机丢弃一些神经元，从而防止模型依赖于某些特定神经元，提高模型的泛化能力。

4. Early stopping：在训练过程中，模型在验证集上的性能会随着训练的进行而提高，但到了一定阶段后，过拟合导致验证集上的性能下降。这时可以提前终止训练，选择验证集上性能最好的模型。

5. 使用简单模型：尽量选择简单的模型，避免使用过于复杂的模型。复杂的模型会导致更多的参数，更容易过拟合。

总之，防止过拟合的方法有很多，可以根据实际情况
防止深度学习模型过拟合的方法。