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在選擇適合的激活函數時，通常需要考慮以下幾個因素：
非線性性質：激活函數應該具有非線性的特性，以便網絡可以學習非線性關系。
可微性：激活函數應該是可微的，以便可以使用梯度下降等優化算法進行訓練。
梯度消失問題：避免出現梯度消失或梯度爆炸的情況，選擇具有較好梯度性質的激活函數。
計算效率：考慮激活函數的計算復雜度，選擇計算效率高的激活函數。
在Lasagne框架中，常用的激活函數包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。一般來說，ReLU適合用于隱藏層，Sigmoid和Tanh適合用于輸出層。當然，具體選擇激活函數還需要根據具體的任務和網絡結構進行調整和優化。
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