如果神经网络在训练集上过拟合，一种合理的解决方法是提高正则化参数λ的值。

您的问题是关于神经网络的过拟合问题以及解决方法。是的，提高正则化参数λ的值可以是一种解决过拟合问题的合理方法。正则化是一种常用的防止过拟合的技术，在损失函数中加入正则化项，通过惩罚复杂模型中的权重，以使得模型不会过于复杂，从而减少过拟合的风险。通过增加正则化系数λ，可以增加正则化项的贡献，从而使得模型更加偏向于简单的解决方案。但是，需要注意的是，正则化的系数也不能太大，否则模型就会欠拟合。因此，需要根据具体问题来调整正则化系数的大小。