Overfitting (aşırı öğrenme) sorununu çözmek için şu yöntemler kullanılabilir: Modelin karmaşıklığını azaltmak: Eğitim süresi veya iterasyon süresi gibi model karmaşıklığını artıran faktörleri azaltmak. Regularizasyon uygulamak: L1 (Lasso) ve L2 (Ridge) regularizasyonu gibi tekniklerle modelin karmaşıklığını azaltarak aşırı öğrenmeyi önlemek. Data augmentation (veri çoğaltma) yapmak: Veri setini genişleterek modelin daha fazla öğrenme fırsatı bulmasını sağlamak. Erken durdurma (early stopping) uygulamak: Test hatası artmaya başladığı anda eğitim sürecini durdurarak aşırı öğrenmeyi önlemek. Çapraz doğrulama (cross-validation) yapmak: Veri setini birden fazla parçaya bölerek modelin farklı veri alt kümeleri üzerindeki performansını ölçmek. Underfitting (az öğrenme) sorununu çözmek için ise: Modelin kapasitesini artırmak: Katmanlardaki nöron sayılarını veya katman sayısını artırarak modelin eğitim verilerini daha iyi öğrenmesini sağlamak. Daha fazla veri kullanmak: Örnek sayısını artırarak hedef ile özellikler arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamak. Gürültülü verileri azaltmak: Verileri temizleyerek öğrenme güçlüğünü azaltmak.