Keras提供了幾種方法來處理過擬合問題，以下是一些常用的方法：
from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[early_stopping])
from keras import regularizers
model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
from keras.layers import Dropout
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
from keras.layers import BatchNormalization
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
通過以上方法的組合使用，可以有效地處理Keras模型的過擬合問題。
