在选择适合的激活函数时，通常需要考虑以下几个因素：
非线性性质：激活函数应该具有非线性的特性，以便网络可以学习非线性关系。
可微性：激活函数应该是可微的，以便可以使用梯度下降等优化算法进行训练。
梯度消失问题：避免出现梯度消失或梯度爆炸的情况，选择具有较好梯度性质的激活函数。
计算效率：考虑激活函数的计算复杂度，选择计算效率高的激活函数。
在Lasagne框架中，常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。一般来说，ReLU适合用于隐藏层，Sigmoid和Tanh适合用于输出层。当然，具体选择激活函数还需要根据具体的任务和网络结构进行调整和优化。
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