当你面临过拟合问题时，可以尝试使用以下技术来减轻它：
正则化: 在损失函数中引入正则化项，如L1或L2正则化，以限制模型的复杂度。这将鼓励模型在训练时选择更简单的参数设置，从而减轻过拟合。示例代码：
# L2 regularization
from keras import regularizers
model.add(Dense(64, input_dim=64,
kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01),
activity_regularizer=regularizers.l1(0.01)))
Dropout: 在训练期间随机丢弃一些神经元，以避免神经元之间的依赖关系过于强烈。该技术通过减少模型的复杂度来减轻过拟合。示例代码：
from keras.layers import Dropout
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
数据扩充: 在训练之前通过各种手段增加数据集的规模，例如旋转、缩放、翻转等，从而提高模型的泛化能力。示例代码：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
'data/train',
target_size=(150, 150),
batch_size=32,
class_mode='binary')
model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=2000,
epochs=50,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=800)
希望这些建议能够帮助你解决过拟合问题。