处理小型数据集中的过拟合需要结合多种技术，包括降低模型复杂度、最大化数据效用以及严格验证性能。关键在于平衡模型学习模式的能力，同时避免记忆噪声。过拟合发生在模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳时，这在样本有限的情况下尤其容易发生。为了解决这个问题，重点在于简化模型、提高数据质量，并使用针对小型数据集定制的验证策略。
首先，降低模型复杂度并应用正则化。参数较少的较小模型更不容易过拟合。例如，深度有限的决策树或带有 L1/L2 正则化（如 Ridge 或 Lasso 回归）的线性模型会惩罚大权重，抑制过于特定的模式。在神经网络中，Dropout 层可以在训练期间随机禁用神经元，迫使网络进行泛化。例如，在一个包含 1,000 张图像的数据集上，一个带有一个 Dropout 层（例如 0.5 的 Dropout 率）的简单 CNN 可能比更深的网络表现更好。特征选择也至关重要：使用互信息评分等方法移除不相关的输入，使模型专注于有意义的信号。
其次，通过数据增强和迁移学习最大化数据效用。数据增强通过创建现有样本的修改版本来人为地扩充数据集。对于图像，应用旋转、翻转或亮度调整。对于文本，使用同义词替换或句子打乱。迁移学习利用在小型数据集上微调的预训练模型（例如图像领域的 ResNet 或文本领域的 BERT）。例如，在一个包含 500 张自定义图像的数据集上重新训练预训练图像分类器的最后几层，而不是从头开始训练。这种方法利用从大型数据集中学到的通用特征，减少了对大量训练数据的需求。
最后，使用交叉验证和提前停止。K 折交叉验证（例如 5 折）将数据分成子集，确保模型在数据集的所有部分上都得到测试。这比单一的训练-测试划分提供了更可靠的性能估计。结合提前停止，当验证性能不再提升时停止训练，防止模型过度优化于噪声。例如，训练一个梯度提升树时，如果在 10 轮验证后性能没有提升就提前停止，可以防止过拟合。始终保留一小部分留出测试集（即使是数据的 10-20%）用于最终评估，以模拟实际性能。