在調優Lasagne中的超參數時，可以采取以下方法：
網格搜索：通過嘗試不同的超參數值組合，通過交叉驗證或驗證集來確定哪組參數能夠獲得最佳的性能。
隨機搜索：與網格搜索類似，但是隨機選擇超參數的值進行嘗試，這樣可以更快地找到良好的超參數組合。
貝葉斯優化：通過使用貝葉斯優化算法來選擇下一個最有希望的超參數值進行嘗試，以最小化需要嘗試的次數。
學習曲線分析：觀察學習曲線可以幫助判斷模型是否處于欠擬合或過擬合狀態，進而調整超參數。
專家知識：根據自己對問題領域的專業知識和經驗，選擇合適的超參數范圍和值。
通過以上方法，可以有效地調優Lasagne中的超參數，找到最優的模型性能。
