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在Lasagne框架中，選擇適合任務的優化算法通常取決于任務的性質和數據集的特點。以下是一些常用的優化算法及其適用范圍：
梯度下降（Gradient Descent）：是最基礎的優化算法，適用于大多數任務和數據集，特別是在參數較多的深度學習模型中。
隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent）：適用于大規模數據集和訓練樣本量較大的情況。
Mini-batch梯度下降：結合了梯度下降和隨機梯度下降的優點，適用于中等規模的數據集和訓練樣本量。
Adam優化算法：一種自適應學習率的優化算法，適用于訓練深度神經網絡和處理非凸優化問題。
RMSprop：適用于非平穩目標函數的優化問題，能夠有效地處理不同參數的學習率。
Adagrad：適用于稀疏數據和大規模數據集的情況，能夠自適應地調整學習率。
在選擇優化算法時，需要根據任務的特點和數據集的大小來進行選擇，可以通過實驗比較不同算法在訓練過程中的表現，選擇最適合的算法來優化模型。Lasagne框架提供了豐富的優化算法實現，并且支持自定義優化算法，可以根據需要進行調整和擴展。
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