在Lasagne框架中，选择适合任务的优化算法通常取决于任务的性质和数据集的特点。以下是一些常用的优化算法及其适用范围：
梯度下降（Gradient Descent）：是最基础的优化算法，适用于大多数任务和数据集，特别是在参数较多的深度学习模型中。
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）：适用于大规模数据集和训练样本量较大的情况。
Mini-batch梯度下降：结合了梯度下降和随机梯度下降的优点，适用于中等规模的数据集和训练样本量。
Adam优化算法：一种自适应学习率的优化算法，适用于训练深度神经网络和处理非凸优化问题。
RMSprop：适用于非平稳目标函数的优化问题，能够有效地处理不同参数的学习率。
Adagrad：适用于稀疏数据和大规模数据集的情况，能够自适应地调整学习率。
在选择优化算法时，需要根据任务的特点和数据集的大小来进行选择，可以通过实验比较不同算法在训练过程中的表现，选择最适合的算法来优化模型。Lasagne框架提供了丰富的优化算法实现，并且支持自定义优化算法，可以根据需要进行调整和扩展。
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