Keras中可以通過以下方法來應(yīng)對過擬合問題：
增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以降低模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過擬合程度。
使用正則化方法：在模型中添加正則化項，如L1正則化、L2正則化或者ElasticNet正則化，可以減少模型的復(fù)雜度，從而減少過擬合的可能性。
使用Dropout：在模型中添加Dropout層可以隨機地丟棄部分神經(jīng)元的輸出，從而減少過擬合的可能性。
提前停止訓(xùn)練：在訓(xùn)練過程中監(jiān)控驗證集上的性能，并在性能開始下降時提前停止訓(xùn)練，可以避免模型在訓(xùn)練集上過擬合。
使用早期停止：在模型訓(xùn)練時使用早期停止可以通過設(shè)置一個容忍度值，當模型性能在驗證集上連續(xù)多個epoch沒有提升時停止訓(xùn)練。
使用數(shù)據(jù)增強：通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行一定程度的增強，如隨機縮放、旋轉(zhuǎn)、平移等，可以增加模型的泛化能力，從而減少過擬合的可能性。
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