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Fastai框架處理過擬合和欠擬合問題的方式主要包括以下幾個方面：
數據增強：Fastai框架提供了豐富的數據增強方法，如隨機裁剪、旋轉、翻轉等，可以在訓練過程中增加數據的多樣性，幫助模型更好地泛化。
學習率調度：Fastai框架內置了一些學習率調度方法，如余弦退火、一階動量調度等，可以幫助模型更快地收斂并防止過擬合。
正則化：Fastai框架支持L1和L2正則化，可以在模型訓練過程中加入正則項，幫助減少模型的復雜度，防止過擬合。
Dropout：Fastai框架也支持Dropout層，可以在訓練過程中隨機將一部分神經元置零，幫助減少模型的過擬合。
模型選擇：Fastai框架提供了一系列預訓練模型和模型架構，可以選擇合適的模型結構和超參數來適應不同的數據集和任務，有效避免欠擬合和過擬合問題。
通過以上方式，Fastai框架可以幫助用戶有效地處理過擬合和欠擬合問題，提高模型的泛化能力和準確率。
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