要優化模型性能，可以采取以下幾種方法：
調整模型的超參數：可以嘗試調整學習率、批大小、迭代次數、網絡結構等超參數，找到最佳組合以提高模型性能。
使用更好的優化器：Keras提供了多種優化器，如Adam、SGD、RMSprop等，可以嘗試不同的優化器來找到最適合的優化器。
數據增強：可以通過數據增強技術來擴充訓練數據集，以提高模型的泛化能力。
提前停止：可以使用EarlyStopping回調函數來提前停止訓練，以避免過擬合。
正則化：可以在模型中加入正則化項，如L1正則化、L2正則化等，以減少過擬合。
使用預訓練模型：可以使用預訓練模型來初始化模型參數，以加速模型訓練和提高性能。
模型集成：可以采用模型集成的方法，將多個模型的預測結果進行加權平均或投票，以提高模型性能。
通過以上方法，可以有效地優化模型性能，在實際應用中取得更好的結果。
