在Keras中進行超參數調優有以下幾種常用方法：
網格搜索（Grid Search）：通過指定參數范圍，對所有組合進行搜索，并選擇表現最好的參數組合。
隨機搜索（Random Search）：隨機選擇參數進行搜索，并選擇表現最好的參數組合。
貝葉斯優化（Bayesian Optimization）：使用貝葉斯優化算法對參數進行優化，通過建立參數與性能之間的映射模型，根據先前的結果來選擇下一個參數組合。
網絡搜索（Hyperband）：使用Hyperband算法進行參數搜索，該算法通過動態調整計算資源的分配，高效地搜索出表現最好的參數組合。
參數調整（Parameter Tuning）：通過指定不同的參數組合，嘗試多次訓練模型并評估性能，選擇表現最好的參數組合。
以上方法都可以在Keras中使用，可以結合Keras中的GridSearchCV、RandomizedSearchCV等調參工具或使用第三方庫如Hyperopt來實現超參數調優。
