バッグミキサー以外でも過学習を防ぐ方法はいくつか存在します。例えば、ドロップアウトや正則化（L1正則化やL2正則化）を使用してモデルの複雑さを制御したり、早期終了法（early stopping）を導入して過学習が始まる前に訓練プロセスを停止させる方法があります。また、より多くの訓練データを収集することも効果的な選択肢です。