Keras中可以通過以下方法來應對過擬合問題：
增加訓練數據：增加訓練數據可以降低模型對訓練數據的過擬合程度。
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元的輸出，從而減少過擬合的可能性。
提前停止訓練：在訓練過程中監控驗證集上的性能，并在性能開始下降時提前停止訓練，可以避免模型在訓練集上過擬合。
使用早期停止：在模型訓練時使用早期停止可以通過設置一個容忍度值，當模型性能在驗證集上連續多個epoch沒有提升時停止訓練。
使用數據增強：通過對訓練數據進行一定程度的增強，如隨機縮放、旋轉、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。
