处理自相关问题的两种简单方法
正则化包括dropout    自相关问题是指模型中存在自身数据的问题，可能会导致模型过拟合。以下是两种处理自相关问题的简单方法:
   
    1. 正则化 (Regularization):正则化是指在模型训练过程中，添加一个惩罚项以限制模型的复杂度，从而避免模型过拟合。常见的正则化方法包括 L1 正则化、L2 正则化和 dropout。L1 和 L2 正则化会通过减小模型参数量来减少模型的复杂度，而 dropout 则会随机丢弃一些神经元来提高模型的鲁棒性。
   
    2. 数据增强 (Data Augmentation):数据增强是通过在原始数据上进行操作来生成更多的训练数据，从而增加模型的泛化能力。常见的数据增强方法包括旋转、缩放、平移、翻转等。通过增加训练数据量，可以避免模型过度拟合原始数据。

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