Keras提供了多種方法來處理過擬合問題，以下是一些常用的方法：
早停法（Early Stopping）：在訓練過程中監控驗證集的誤差，當驗證集誤差不再減小時，停止訓練，避免過擬合。
正則化（Regularization）：在模型的損失函數中加入正則化項，如L1正則化和L2正則化，以懲罰模型的復雜度。
Dropout：在訓練過程中隨機丟棄部分神經元，以減少模型的過擬合。
批量歸一化（Batch Normalization）：對每個輸入特征進行歸一化處理，有助于避免梯度消失和爆炸問題，提高訓練穩定性。
數據增強（Data Augmentation）：通過對訓練數據進行隨機變換，增加訓練樣本的多樣性，有利于提高模型的泛化能力。
網絡結構優化：對模型的結構進行調整，如減少網絡層數、神經元個數等，以減少模型的復雜度。
通過結合以上方法，可以有效地處理Keras模型的過擬合問題，提高模型的泛化能力和性能。
