Kerasでモデルに正則化を適用する方法は何ですか？

Kerasのモデルには、層に正則化項を追加してモデルを正則化することができます。各層のパラメータに正則化項を指定することができます。例えば：

from keras import regularizers

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=64, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(64, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.add(Activation('softmax'))

上記の例で、各完全接続層のパラメータにL2正則化項を追加しました。パラメータ値は0.01です。必要に応じて、異なる正則化手法を選択することができます。たとえば、L1正則化、L1L2正則化などです。正則化項を追加すると、モデルはトレーニング中に重みを制約するため、過学習を防ぎます。