如何选择降低过拟合的策略？

降低过拟合的策略可以通过以下几种方法实施：

1. 增加数据集大小：增加更多的数据可以有效降低过拟合的风险。可以通过数据增强的技术，如旋转、翻转、缩放等来生成更多的训练样本。

2. 使用正则化技术：正则化是一种通过增加模型复杂度的惩罚项，来减小模型的过拟合程度的方法。常用的正则化技术有L1正则化和L2正则化。以下是使用L2正则化的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.regularizers import l2

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

3. 早停法（early stopping）：通过监控验证集上的性能指标，当模型在验证集上的性能不再提升时，停止训练，以防止过拟合。以下是使用早停法的示例代码：

from keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)

model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=100, batch_size=32, callbacks=[early_stopping])

4. 使用Dropout层：Dropout是一种在训练过程中随机丢弃一部分神经元的技术，以降低神经网络的复杂度，减小过拟合的风险。以下是使用Dropout层的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

通过采用以上策略中的一种或多种，可以有效地降低模型的过拟合程度。