1. 修正learning rate：可以尝试降低学习率，避免模型过拟合并带来损失增加的问题。例如：

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, correct_bias=False)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=num_warmup_steps, num_training_steps=num_training_steps)

2. 数据集清洗：过滤掉一些干扰数据、错误标注的数据等，提高数据集质量可以有效避免模型的过拟合，尽可能地避免数据错误对损失的影响。

3. 增加训练数据量：增加训练数据量可以提高模型的泛化能力，提高模型的准确率，同时降低想过的强度，尽可能地避免过拟合。

4. 增大batch size：在保证内存不溢出的前提下，调大batch size可以适当降低方差，提高模型的权值更新速度和模型精度。

trainloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

5. 增加训练轮数：多跑几轮训练可以让模型更充分地学习数据特征，提高模型的准确率。同时，使用EarlyStopping机制可以防止模型过拟合，提高模型的稳定性。

patience = 5
early_stopping = EarlyStopping(patience, verbose=True)
for epoch in range(num_epochs):
    train(trainloader, model, loss_fn, optimizer)
    valid_loss, valid_acc, valid_f1 = evaluate(valloader, model, loss_fn, device)
    early_stopping(valid_loss, model)
 
    if early_stopping.early_stop:
        print("Early stopping")
        break