在Lasagne框架中，可以通过在模型的损失函数中添加正则化项来防止过拟合。常用的正则化技术包括L1正则化和L2正则化。
在Lasagne中，可以通过在构建损失函数时使用lasagne.regularization.regularize_network_params()函数来添加正则化项。例如，可以使用以下代码在损失函数中添加L2正则化项：
import lasagne
l2_penalty = lasagne.regularization.regularize_network_params(your_network,
lambda x: lasagne.regularization.l2(x),
tags={'regularizable': True})
loss = loss + l2_penalty
这样可以在训练模型时同时最小化损失函数和正则化项，以防止过拟合。您可以根据需要调整正则化项的权重来控制正则化的程度。
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