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在Lasagne框架中，可以通過在模型的損失函數中添加正則化項來防止過擬合。常用的正則化技術包括L1正則化和L2正則化。
在Lasagne中，可以通過在構建損失函數時使用lasagne.regularization.regularize_network_params()函數來添加正則化項。例如，可以使用以下代碼在損失函數中添加L2正則化項：
import lasagne
l2_penalty = lasagne.regularization.regularize_network_params(your_network,
lambda x: lasagne.regularization.l2(x),
tags={'regularizable': True})
loss = loss + l2_penalty
這樣可以在訓練模型時同時最小化損失函數和正則化項，以防止過擬合。您可以根據需要調整正則化項的權重來控制正則化的程度。
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