fp多怎么解决

避免过度训练：过拟合通常是由于模型在训练数据上训练过度而导致的。为了避免这种情况，可以减少训练轮数、使用较小的学习率或使用正则化技术来防止模型过拟合。

增加训练数据：如果模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，则可能是由于训练数据不足引起的。可以通过增加训练数据来解决这个问题。

使用正则化技术：正则化技术可以防止模型过拟合。常用的正则化技术包括L1正则化、L2正则化和dropout。

使用数据增强技术：数据增强技术可以增加训练数据的数量和多样性，从而帮助模型更好地泛化到新数据上。

常用的数据增强技术包括随机裁剪、随机翻转、随机旋转和颜色抖动。