我在进行逻辑回归模型训练时，发现模型存在过拟合的问题，对新的测试数据表现不佳。我已经尝试了一些基本的正则化方法（L1，L2），但是效果并不明显。请问有哪些比较有效的方法或技巧可以帮助解决逻辑回归模型中的过拟合问题？是否有一些更高级的正则化技术或模型优化方法可以推荐？非常感谢！
常见的解决逻辑回归模型过拟合的方法有以下几种：
同时，也可以尝试使用更高级的正则化技术，如弹性网络和Dropout正则化，以及模型优化方法，如Adam优化器等，来提高模型的泛化能力和性能。
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