帮我优化这个代码防止过拟合# 定义神经网络模型class LeNetnnModule def __init__self superLeNetself__init__ selfconv1 = nnSequential nnConv2din_channels=1out_channels=6kernel_size=5stride=1padding=

数据增强：可以通过旋转、平移、缩放、翻转等方式增加训练数据，减少过拟合。

Dropout：在每次训练中随机选择一些神经元不参与计算，减少神经元之间的依赖关系，减少过拟合。

正则化：可以在损失函数中加入正则项，限制模型参数的大小，减少过拟合。

Early stopping：在训练时监测验证集的性能，当性能不再提升时停止训练，避免过拟合。

Batch normalization：在每一层的输入前加入归一化层，减少梯度消失，加速训练，减少过拟合。

数据集划分：可以将数据集划分为训练集、验证集、测试集，通过验证集的性能来调整模型，避免过拟合。

调整模型复杂度：可以通过增加或减少网络层数、神经元数量等方式来调整模型复杂度，减少过拟合。