一个深度 TensorFlow 网络拟合了训练数据，但对新数据的泛化能力较差。哪种技术可以减少过拟合？

当深度TensorFlow网络在训练数据上表现良好，但在新数据上泛化能力差时，说明模型过拟合了。Dropout方法是一种有效的正则化技术，通过在训练过程中随机地从网络中删除（或“丢弃”）一部分神经元及其连接来减少过拟合。这迫使网络学习更鲁棒的特征，因为任何单个神经元都不能依赖于其他特定神经元的存在。 Threading（线程）和Serialization（序列化）是编程和数据处理技术，与减少模型过拟合无关。Dimensionality Reduction（降维）可以减少特征数量，有时有助于缓解过拟合，但它主要用于处理高维数据，且不直接作用于神经网络的结构以防止过拟合，不如Dropout直接有效。