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^h English (en)	# Start with a model large enough to overfit the training data — this confirms the model has sufficient capacity. # Add regularization incrementally ({{Term\|dropout}}, {{Term\|weight decay}}, augmentation) and monitor validation performance. # Use early stopping as a safety net. # Prefer more training data over stronger regularization whenever possible — regularization is a substitute for data, not a replacement. # Tune the regularization strength (<math>\lambda</math>, {{Term\|dropout}} rate) using a validation set, never the test set.
^h Spanish (es)	# Comenzar con un modelo lo suficientemente grande como para sobreajustar los datos de entrenamiento — esto confirma que el modelo tiene capacidad suficiente. # Añadir regularización de forma incremental ({{Term\|dropout}}, {{Term\|weight decay\|decaimiento de pesos}}, aumento de datos) y monitorizar el rendimiento de validación. # Utilizar la detención temprana como red de seguridad. # Preferir más datos de entrenamiento antes que una regularización más fuerte siempre que sea posible — la regularización es un sustituto de los datos, no un reemplazo. # Ajustar la fuerza de regularización (<math>\lambda</math>, tasa de {{Term\|dropout}}) utilizando un conjunto de validación, nunca el conjunto de prueba.
^h Chinese (zh)	# 从一个足够大、能够过拟合训练数据的模型开始——这确认了该模型具有足够的容量。 # 逐步添加正则化（{{Term\|dropout}}、{{Term\|weight decay\|权重衰减}}、数据增强）并监控验证性能。 # 使用早停作为安全网。 # 在可能的情况下，优先选择更多的训练数据而非更强的正则化——正则化是数据的替代品，而非替换品。 # 使用验证集（绝不使用测试集）来调整正则化强度（<math>\lambda</math>、{{Term\|dropout}} 比率）。