在Keras中，回調函數是一種在訓練過程中自定義的操作，可以在每個訓練周期的不同階段執行。回調函數可以用于監控模型的性能、保存模型、調整學習率等。以下是如何在Keras中使用回調函數的步驟：

1. 首先，導入所需的回調函數類。例如，如果要使用EarlyStopping和ModelCheckpoint回調函數，可以這樣導入：

from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint

2. 然后，在模型的fit函數中添加回調函數。例如：

callbacks = [EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5), 
             ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True)]
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=callbacks)

在上面的例子中，我們添加了兩個回調函數：一個是EarlyStopping，用于在驗證集上的損失不再減小時停止訓練；另一個是ModelCheckpoint，用于保存在驗證集上表現最好的模型。

3. 可以自定義回調函數。如果想要實現自定義的回調函數，可以繼承keras.callbacks.Callback類，并實現相應的方法。例如：

from keras.callbacks import Callback

class CustomCallback(Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        print('End of epoch:', epoch)
        print('Training loss:', logs.get('loss'))
        print('Validation loss:', logs.get('val_loss'))

callbacks = [CustomCallback()]
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=callbacks)

在上面的例子中，我們定義了一個自定義的回調函數CustomCallback，用于在每個訓練周期結束時輸出訓練損失和驗證損失。

通過以上步驟，您可以很容易地在Keras中使用回調函數來監控和控制模型的訓練過程。