请解释卷积神经网络模型训练结果中的过拟合现象，以及其对应解决方案。

过拟合现象是指模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上表现不佳的情况。在卷积神经网络（CNN）中，过拟合通常发生在模型对训练数据中的噪声或细节过度敏感时。以下是一些针对卷积神经网络模型训练中过拟合现象的解决方案：

1. 获得更多训练数据：增加训练数据的数量可以显著减少过拟合的风险，因为更多的数据可以帮助模型学习到更泛化的特征1。

2. 降低网络容量：通过减少网络中的层数或每层的神经元数量来降低模型的复杂度，这有助于防止模型学习到训练数据中的噪声2。

3. 添加权重正则化：权重正则化，如L1或L2正则化，通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度，从而减少过拟合1。

4. 添加随机失活：随机失活是一种技术，它在训练过程中随机地将一些神经元的输出设置为零，这有助于打破网络中的对称性，减少过拟合1。

5. 数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等）来增加数据的多样性，这可以帮助模型学习到更鲁棒的特征1。

6. 批次归一化：批次归一化（Batch Normalization）通过规范化层的输入来加速训练过程，并有助于减少过拟合1。

7. 早停：在训练过程中，监控验证集上的性能，当验证集上的性能不再提升时停止训练，这是一种防止过拟合的有效方法2。

8. 使用预训练模型：使用在大型数据集上预训练的模型作为特征提取器或微调模型，这可以帮助模型更快地学习并减少过拟合3。

9. Dropout：Dropout是一种正则化技术，它在训练过程中随机丢弃一些神经元，迫使网络学习更加鲁棒的特征表示3。

10. 集成学习：通过结合多个模型的预测来提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险3。

通过这些方法，可以有效地减轻卷积神经网络在训练过程中的过拟合问题，提高模型在新数据上的泛化能力。