過擬合是模型在訓練集上表現良好，但在測試集上表現差的現象。解決Fastai模型過擬合問題可以嘗試以下方法：
數據增強：增加訓練數據量，可以通過對現有訓練數據進行旋轉、翻轉、縮放等操作來生成更多的樣本，從而減少過擬合。
正則化：通過在模型中加入正則項來限制模型的復雜度，防止模型過度擬合訓練數據。在Fastai中，可以通過設置wd參數來實現L2正則化。
早停法：在訓練過程中監控驗證集上的性能指標，當驗證集性能開始下降時停止訓練，避免模型過擬合。
Dropout：在神經網絡中添加Dropout層，隨機將部分神經元置零，從而防止模型過擬合訓練數據。
模型集成：通過組合多個不同結構或初始化的模型，可以減少過擬合的風險。
通過以上方法，可以有效減輕Fastai模型的過擬合問題，提高模型的泛化能力。
