應對瑕疵檢測系統(tǒng)中的過擬合問題，可以采取以下幾種方法：

1. 使用更簡單的模型：

過擬合通常是因為模型過于復雜，導致對訓練數據過度擬合，而無法泛化到新數據。可以嘗試使用更簡單的模型來減少過擬合的風險。

2. 增加數據集大?。?/p>

數據量少或數據稀疏可能導致過擬合。通過增加數據集的大小，特別是包含更多不同類型的瑕疵樣本，可以提高模型的泛化能力。

3. 使用正則化技術：

正則化是一種降低模型復雜性的方法，通過懲罰損失函數中的大權重來防止模型過度擬合訓練數據中的特殊值。常用的正則化方法包括L1和L2正則化。

4. 采用交叉驗證：

交叉驗證是防止過擬合的有效方法。通過生成多個訓練測試劃分并調整模型，可以確保模型不會過度擬合某一個特定的驗證集。

5. 應用早停策略：

在迭代訓練過程中，當驗證損失開始增加時，應停止訓練，以防止模型過度擬合訓練數據。這種方法稱為早停（early stopping）。

6. 使用Dropout：

Dropout是一種正則化方法，用于隨機禁用神經網絡單元，使網絡學習獨立的相關性，從而減少過擬合的風險。

7. 數據增強：

如果缺乏更多的標簽數據，可以使用數據增強技術來增加訓練數據。例如，通過翻轉、平移、旋轉、縮放等方法來實現圖像數據的數據增強，從而提高模型的泛化能力。

8. 特征選擇：

通過減少特征個數或進行特征選擇，可以降低模型的復雜性，從而在一定程度上避免過擬合。

應對瑕疵檢測系統(tǒng)中的過擬合問題，可以從簡化模型、增加數據集、使用正則化技術、采用交叉驗證、應用早停策略、使用Dropout、數據增強以及特征選擇等多個方面入手。這些方法可以單獨使用，也可以結合使用，以更有效地解決過擬合問題。