过拟合是神经网络训练中常见的问题，它指的是模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的情况。为了解决神经网络中的过拟合问题，可以采取以下方法：
增加数据量：增加训练数据可以有效减轻过拟合，可以通过数据增强技术来扩充现有数据集，或者收集更多的数据。
正则化：通过在损失函数中添加正则化项，如L1正则化和L2正则化，可以模型的复杂度，减少过拟合的风险。
早停法：在训练过程中监控模型在验证集上的表现，一旦验证集上的性能开始下降，就停止训练，可以有效避免过拟合。
Dropout：在训练过程中随机丢弃部分神经元，可以减少神经元之间的依赖关系，从而降低过拟合的风险。
使用更简单的模型：如果模型过于复杂，可以考虑简化模型结构，减少网络层数或者神经元个数，从而降低过拟合的可能性。
交叉验证：通过交叉验证来评估模型的泛化能力，可以更准确地评估模型的性能，避免过拟合。
以上方法可以帮助解决神经网络中的过拟合问题，管理者在实际应用中可以根据具体情况选择合适的方法来优化模型性能。