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PaddlePaddle框架中可以通过以下方法来控制模型的复杂度：
正则化：在模型训练过程中，通过添加正则化项来限制模型参数的大小，防止过拟合，常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。
Dropout：在训练过程中，随机将部分神经元的输出置为0，可以减少神经网络的复杂度，防止过拟合。
参数剪裁：对模型参数进行剪裁，使其范围不超过一定的阈值，可以限制模型的复杂度。
Early stopping：在训练过程中监控验证集的性能，并在验证集性能不再提升时停止训练，避免过拟合。
模型剪枝：通过剪枝删除部分神经元或连接，减少模型参数数量，降低模型复杂度。
模型蒸馏：通过使用一个较大且复杂的模型生成软标签，然后用这些软标签来训练一个较小且简单的模型，可以减少模型复杂度。
