在Keras中進行模型融合和集成學習通常有兩種方法：模型堆疊和模型平均。

1. 模型堆疊：在模型堆疊中，可以將多個模型串聯在一起，構成一個更復雜的模型。這樣可以利用不同模型的優勢，提高整體模型的性能。在Keras中，可以通過將多個模型的輸出連接在一起，然后定義一個新的模型來進行堆疊。例如：

model1 = Sequential()
model1.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
model1.add(Dense(64, activation='relu'))

model2 = Sequential()
model2.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
model2.add(Dense(64, activation='relu'))

merged_model = Sequential()
merged_model.add(Merge([model1, model2], mode='concat'))
merged_model.add(Dense(64, activation='relu'))
merged_model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

2. 模型平均：在模型平均中，可以訓練多個獨立的模型，然后將它們的預測結果進行平均，以得到最終的預測結果。在Keras中可以通過訓練多個模型，并在預測時將它們的輸出進行平均來實現。例如：

model1 = Sequential()
model1.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
model1.add(Dense(64, activation='relu'))
model1.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model2 = Sequential()
model2.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
model2.add(Dense(64, activation='relu'))
model2.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model1.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model2.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model1.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)
model2.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

predictions1 = model1.predict(X_test)
predictions2 = model2.predict(X_test)

average_predictions = (predictions1 + predictions2) / 2

這樣，我們就可以利用模型融合和集成學習來提高模型的性能。需要注意的是，模型融合和集成學習需要謹慎選擇模型，避免過擬合和不穩定性。