Kerasで過学習を回避する方法は何ですか？

Kerasでは、過学習を防ぐために以下の方法を利用することができます。

1. 神経ネットワークの層に正則化項（L1またはL2正則化など）を追加することで、モデルの複雑さを減らし、過学習のリスクを減らすことができます。
2. Dropoutの使用：ニューラルネットワークでDropoutレイヤーを使用すると、ランダムに一部のニューロンの出力を0に設定し、ニューロン間の依存関係を減らすことができ、過学習を防ぐことができます。
3. アーリーストッピング：トレーニング中に検証セットの性能を監視し、検証セットの性能が向上しなくなったらトレーニングを停止して、モデルがトレーニングセットで過剰適合するのを防ぎます。
4. データ拡張（データオーグメンテーション）：トレーニングデータを回転、平行移動、反転などの変換を行うことで、トレーニングデータの多様性を増やし、過学習を減らすことができます。
5. クロスバリデーション：データセットを複数のサブセットに分割し、何度もトレーニングと検証を行い、その平均結果を取ることで、モデルの性能をより正確に評価し、過学習を回避できる方法。

これらの方法を組み合わせることで、モデルの過学習を効果的に回避することができます。