在Keras中使用正则化技术可以通过在层中设置kernel_regularizer参数来实现。具体步骤如下：
- 导入所需的库：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import regularizers
- 创建模型：
model = Sequential()
- 在层中设置正则化参数：
model.add(Dense(units=64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), input_shape=(10,)))
在上面的例子中，使用了L2正则化，参数为0.01。你也可以使用其他类型的正则化，比如L1正则化、L1L2正则化等。
- 编译模型并训练：
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
通过上述步骤，你就可以在Keras中使用正则化技术了。
