使用Keras进行多元非线性回归时，如何调整模型复杂度以防止过拟合？

在Keras中进行多元非线性回归时，为了防止过拟合，我们可以采取以下几个策略来调整模型的复杂度：

1. **减少神经元数量**：在隐藏层中减少神经元的数量会降低模型的学习能力，有助于防止过度拟合。例如，在创建Dense层时，可以适当减小`units`的数值。

model.add(Dense(units=16, activation='relu')) # 少于之前的64和32

2. **使用Dropout层**：Dropout是一种正则化技术，随机关闭一部分神经元，在训练过程中强制模型依赖其他部分，从而提高泛化能力。可以在隐藏层之间添加Dropout层。

model.add(Dropout(rate=0.5)) # 设置一个较高的dropout率，如0.5

3. **调整层数**：减少隐藏层数或每层神经元的数量也可以降低模型复杂性。如果一层不够，尝试两层或多层，但要注意避免过多的层次导致计算成本增加。

4. **早停法（Early Stopping）**：在训练过程中监控验证集的表现，当验证损失不再下降或开始上升时停止训练，防止过拟合。

5. **L1或L2正则化**：通过在损失函数中加入权重衰减项，可以限制模型参数的大小，防止大权重导致过拟合。Keras的`keras.regularizers`模块提供了这个功能。

from tensorflow.keras.regularizers import l2
model.add(Dense(units=32, kernel_regularizer=l2(0.001))) # 设置一个较小的正则化系数

记得在调整这些参数时进行交叉验证，选择在验证集上性能最好的模型配置。