在Keras中進行模型微調通常需要以下步驟：

1. 加載預訓練模型：首先，加載一個預訓練的模型，通常是在大規模數據集上進行訓練的模型，比如VGG、ResNet、Inception等。

from keras.applications import VGG16

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

2. 添加頂層分類器：接下來，在加載的預訓練模型上添加一個新的頂層分類器來適應你的特定任務。這個新的分類器通常是全連接層。

from keras.models import Model
from keras.layers import Flatten, Dense

x = base_model.output
x = Flatten()(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

3. 凍結預訓練模型的權重：為了避免在微調過程中破壞預訓練模型學到的特征表示，通常會先凍結預訓練模型的權重，只訓練新添加的分類器。

for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

4. 編譯模型并訓練：接下來，編譯模型并在新的數據集上訓練分類器。

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))

5. 解凍部分層次并微調：在分類器已經訓練好的情況下，可以嘗試解凍一部分預訓練模型的層次，并繼續在新數據集上微調整些層。

for layer in model.layers[:10]:
    layer.trainable = True

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))

通過以上步驟，就可以在Keras中進行模型微調。