预训练模型的过拟合问题可以通过以下几种方法来解决：

  1. 数据增强：通过对训练数据进行一系列的增强操作，如旋转、裁剪、平移、缩放等，从而扩大数据集，减少模型对于特定样本的依赖，提高模型的泛化能力。

  2. 正则化：通过添加正则化项来限制模型的复杂性，从而避免过度拟合。常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。L1正则化倾向于产生稀疏权重，而L2正则化更倾向于向量中的权重均匀分布。

  3. Dropout：在训练过程中，以一定的概率随机丢弃一部分神经元，从而降低神经网络模型对某些特定输入的依赖，提高模型的泛化能力。

  4. 早停（Early stopping）：在训练过程中，同时监控训练误差和验证误差，当验证误差开始上升时，停止训练，避免模型过拟合。

  5. 参数调整：调整模型的超参数，如学习率、批量大小、网络层数等，找到最佳的超参数配置，以降低模型过拟合的可能性。

  6. 模型集成：通过将多个不同的预训练模型集成在一起，可以降低过拟合的风险。常见的集成方法包括投票（Voting）、平均（Averaging）、堆叠（Stacking）等。

  7. 数据清洗：在数据预处理阶段，删除噪声数据和异常数据，确保训练数据的质量，从而减少模型过拟合的风险。

  需要根据具体的情况选择合适的方法，有时需要尝试多种方法的组合来解决预训练模型的过拟合问题。