提升模型稳定性的一些方法：

有很多方法可以提升模型的稳定性，以下是一些常见的方法：

1. 数据增强：通过对训练数据进行旋转、翻转、裁剪、加噪声等操作，来扩充训练集的大小，减少模型过拟合的可能性。

2. Dropout：在训练过程中，将神经元按一定概率随机失活，使得每个神经元都不能依赖其他神经元的输出，从而减少模型过拟合的可能性。

3. Early Stopping：在训练过程中，当模型的验证集误差不再下降时，停止训练，避免模型过拟合。

4. Batch Normalization：对每一批次的数据进行归一化，使得每个神经元的输入分布更加稳定，从而提高模型的稳定性和泛化能力。

5. 模型集成：通过将多个模型的输出进行加权平均或投票等方式，可以提高模型的稳定性和准确率。

6. 正则化：通过L1、L2等正则化方法，惩罚模型的复杂度，避免模型过拟合，提高模型的稳定性。

7. 参数初始化：合适的参数初始化方式可以避免模型出现梯度消失或爆炸等问题，从而提高模型的稳定性。