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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(shù)據(jù)增強(qiáng)：Fastai框架提供了豐富的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，如隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等，可以在訓(xùn)練過程中增加數(shù)據(jù)的多樣性，幫助模型更好地泛化。
學(xué)習(xí)率調(diào)度：Fastai框架內(nèi)置了一些學(xué)習(xí)率調(diào)度方法，如余弦退火、一階動量調(diào)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(xùn)練過程中加入正則項，幫助減少模型的復(fù)雜度，防止過擬合。
Dropout：Fastai框架也支持Dropout層，可以在訓(xùn)練過程中隨機(jī)將一部分神經(jīng)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(yù)訓(xùn)練模型和模型架構(gòu)，可以選擇合適的模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)來適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)集和任務(wù)，有效避免欠擬合和過擬合問題。
通過以上方式，F(xiàn)astai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(zhǔn)確率。
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