Uno dei modi migliori per prevenire l'overfitting in un modello di deep learning è utilizzare tecniche di regolarizzazione. Le tecniche di regolarizzazione aggiungono vincoli al modello, come limitare la dimensione dei pesi e il numero di strati utilizzati. Ciò limita la complessità del modello e gli impedisce di apprendere dal rumore nei dati. Altre tecniche come l'arresto anticipato, l'aumento dei dati e l'abbandono possono essere utilizzate anche per prevenire l'overfitting.
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