在Keras中使用正則化技術可以通過在層中設置kernel_regularizer參數來實現。具體步驟如下：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import regularizers
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), input_shape=(10,)))
在上面的例子中，使用了L2正則化，參數為0.01。你也可以使用其他類型的正則化，比如L1正則化、L1L2正則化等。
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
通過上述步驟，你就可以在Keras中使用正則化技術了。
