在Keras中，可以通過在模型的層中使用正則化技術來防止過擬合。以下是一些常用的正則化技術：
L1正則化：通過向模型的損失函數中添加L1范數項（權重的絕對值之和）來懲罰模型的復雜度。可以在層的參數中使用kernel_regularizer=regularizers.l1()來添加L1正則化。
L2正則化：通過向模型的損失函數中添加L2范數項（權重的平方和）來懲罰模型的復雜度。可以在層的參數中使用kernel_regularizer=regularizers.l2()來添加L2正則化。
Dropout正則化：在訓練過程中隨機丟棄一定比例的神經元以防止過擬合。可以在層的參數中使用Dropout(rate)來添加Dropout正則化。
以下是一個簡單的例子，演示如何在Keras中使用L2正則化來防止過擬合：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import regularizers
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))
在上面的例子中，我們在第一個全連接層中使用了L2正則化，懲罰系數為0.01。這將幫助防止模型在訓練集上過擬合。您可以根據需要嘗試不同的正則化技術和參數來優化模型的性能。
