泛化能力差通常意味著模型在訓練數據上的表現很好，但在未見數據上的表現不佳。這可能是由於過擬合、數據不足、模型複雜度過高或訓練時間過長等原因造成的。為了提高模型的泛化能力，可以採取以下策略：
增加數據量。儘可能標註更多的訓練數據，以便模型能夠學習到更廣泛的數據模式。
使用更大的batch_size。在相同疊代次數和學習率下，使用更多的數據可以提升模型的穩定性。
數據過採樣和增強。通過過採樣數據集中的少數類別樣本或使用幾何操作對圖像數據進行變換，可以平衡類別分布，增加數據的多樣性。
修改網路結構和損失函式。根據任務類型選擇合適的損失函式（如Focal Loss、GHM Loss），並通過調整網路深度和寬度來提高特徵提取能力。
使用正則化和Dropout策略。通過在損失函式中添加權重懲罰項（如L1/L2正則化）或在網路層後使用Dropout，可以防止模型過擬合。
選擇合適的模型複雜度。確保模型複雜度與任務難度和數據量相匹配，避免過度複雜的模型導致過擬合。
提前停止訓練。通過在驗證集上監控性能，可以在模型開始過擬合之前停止訓練，以防止過度擬合。
遷移學習。當數據量較小時，可以使用在大數據集上預訓練的模型參數進行遷移學習，以提高模型的泛化能力。
通過上述方法，可以有效提高模型的泛化能力，使其在未見數據上也能保持良好的性能。