在Keras中進行對抗訓練可以使用對抗性生成網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）。GANs由兩個神經網絡組成，一個是生成器網絡（Generator）用于生成假數據，另一個是判別器網絡（Discriminator）用于區分真實數據和生成的假數據。

下面是在Keras中實現對抗訓練的一般步驟：

1. 定義生成器網絡和判別器網絡的架構。
2. 編譯判別器網絡，設置損失函數和優化器。
3. 編譯生成器網絡，設置損失函數和優化器。
4. 將生成器和判別器網絡組合成一個對抗模型。
5. 在訓練過程中，首先訓練判別器網絡，然后固定判別器網絡的參數，訓練生成器網絡。
6. 重復步驟5直到達到預定的訓練次數或損失值。

以下是一個簡單的對抗訓練示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 定義生成器網絡
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_shape=(100,), activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='sigmoid'))

# 定義判別器網絡
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Dense(128, input_shape=(784,), activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam())

# 編譯生成器網絡
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam())

# 將生成器和判別器網絡組合成一個對抗模型
discriminator.trainable = False
gan = Sequential([generator, discriminator])
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam())

# 訓練對抗模型
for epoch in range(num_epochs):
    noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100))
    fake_data = generator.predict(noise)
    real_data = get_real_data(batch_size)
    
    # 訓練判別器
    discriminator.trainable = True
    d_loss_real = discriminator.train_on_batch(real_data, np.ones((batch_size, 1)))
    d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(fake_data, np.zeros((batch_size, 1)))
    d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
    
    # 固定判別器參數，訓練生成器
    discriminator.trainable = False
    noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100))
    g_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1)))

在這個示例中，我們定義了一個簡單的生成器和判別器網絡，并將它們組合成一個對抗模型。在訓練過程中，我們先訓練判別器網絡，然后固定判別器網絡的參數，訓練生成器網絡。重復這個過程直到達到預定的訓練次數或損失值。