简述机器学习中及神经网络中常见的避免过拟合问题的方法。

在机器学习中，常见的避免过拟合问题的方法包括：

1. 数据集扩增（Data Augmentation）：在训练前对原始数据集进行像旋转、翻转、缩放等处理，以增加数据量，降低模型过拟合的风险。

2. 正则化（Regularization）：通过在损失函数中添加正则化项，限制模型参数的大小，防止过拟合。

3. 早期停止（Early Stopping）：在训练过程中，每轮训练都会增加验证集的表现，一旦验证集的表现开始下降，停止训练，以防止出现过拟合。

在神经网络中，还有以下几种常见的避免过拟合问题的方法：

4. Dropout方法：随机将网络中部分神经元输出为0，以随机禁止一些特征的表达，降低模型的过拟合风险。

5. 权重衰减（Weight Decay）：在损失函数中添加正则化项，并将其正则化系数加到网络权重的梯度中，以限制权重参数的大小，降低过拟合的风险。

6. Batch Normalization：在每层神经网络的输入上执行归一化操作，以提高模型稳定性和泛化能力，避免过拟合。