Keras中可以通过以下方法来应对过拟合问题：
增加训练数据：增加训练数据可以降低模型对训练数据的过拟合程度。
使用正则化方法：在模型中添加正则化项，如L1正则化、L2正则化或者ElasticNet正则化，可以减少模型的复杂度，从而减少过拟合的可能性。
使用Dropout：在模型中添加Dropout层可以随机地丢弃部分神经元的输出，从而减少过拟合的可能性。
提前停止训练：在训练过程中监控验证集上的性能，并在性能开始下降时提前停止训练，可以避免模型在训练集上过拟合。
使用早期停止：在模型训练时使用早期停止可以通过设置一个容忍度值，当模型性能在验证集上连续多个epoch没有提升时停止训练。
使用数据增强：通过对训练数据进行一定程度的增强，如随机缩放、旋转、平移等，可以增加模型的泛化能力，从而减少过拟合的可能性。
