应对瑕疵检测系统中的过拟合问题，可以采取以下几种方法：
1. 使用更简单的模型：
过拟合通常是因为模型过于复杂，导致对训练数据过度拟合，而无法泛化到新数据。可以尝试使用更简单的模型来减少过拟合的风险。
2. 增加数据集大小：
数据量少或数据稀疏可能导致过拟合。通过增加数据集的大小，特别是包含更多不同类型的瑕疵样本，可以提高模型的泛化能力。
3. 使用正则化技术：
正则化是一种降低模型复杂性的方法，通过惩罚损失函数中的大权重来防止模型过度拟合训练数据中的特殊值。常用的正则化方法包括L1和L2正则化。
4. 采用交叉验证：
交叉验证是防止过拟合的有效方法。通过生成多个训练测试划分并调整模型，可以确保模型不会过度拟合某一个特定的验证集。
5. 应用早停策略：
在迭代训练过程中，当验证损失开始增加时，应停止训练，以防止模型过度拟合训练数据。这种方法称为早停（early stopping）。
6. 使用Dropout：
Dropout是一种正则化方法，用于随机禁用神经网络单元，使网络学习独立的相关性，从而减少过拟合的风险。
7. 数据增强：
如果缺乏更多的标签数据，可以使用数据增强技术来增加训练数据。例如，通过翻转、平移、旋转、缩放等方法来实现图像数据的数据增强，从而提高模型的泛化能力。
8. 特征选择：
通过减少特征个数或进行特征选择，可以降低模型的复杂性，从而在一定程度上避免过拟合。
应对瑕疵检测系统中的过拟合问题，可以从简化模型、增加数据集、使用正则化技术、采用交叉验证、应用早停策略、使用Dropout、数据增强以及特征选择等多个方面入手。这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以更有效地解决过拟合问题。
