深層学習モデルが過学習しています（トレーニングでは良好ですが、新しいデータでは性能が劣ります）。新しいデータへの汎化を改善するには、どのアクションが有効ですか？

過学習は、モデルがトレーニングデータに過度に適合し、新しいデータに対して汎化できない状態です。トレーニングデータセットのサイズを増やすことで、モデルはより多様なデータパターンを学習し、特定のノイズや異常に過度に適合するのを防ぎます。入力特徴量の数を減らす（特徴量選択または次元削減）ことは、モデルが最も重要な特徴に集中し、関連性の低い特徴によるノイズや複雑さを軽減するのに役立ちます。これにより、モデルの複雑さが減少し、汎化能力が向上します。トレーニングデータセットのサイズを減らすことや、入力特徴量の数を増やすことは、過学習を悪化させる可能性があります。