在Keras中，可以通过以下几种方法来避免过拟合：
使用正则化：在神经网络的层中添加正则化项，如L1正则化或L2正则化，可以减少模型的复杂度，从而减少过拟合的风险。
使用Dropout：在神经网络中使用Dropout层可以随机地将一部分神经元输出设为0，从而减少神经元之间的依赖关系，防止过拟合。
早停法（Early Stopping）：在训练过程中监控验证集的性能，并在验证集性能不再提升时停止训练，以避免模型在训练集上过拟合。
数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行一定的变换（如旋转、平移、翻转等），可以增加训练数据的多样性，从而减少过拟合。
交叉验证（Cross Validation）：将数据集分为多个子集，多次进行训练和验证，并取平均结果，可以更准确地评估模型的性能，避免过拟合。
通过以上方法的组合使用，可以有效地避免模型在训练过程中出现过拟合的情况。