Lasagne框架提供了以下優化算法：
- 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）
- 動量優化（Momentum）
- Nestrov動量優化（Nesterov Momentum）
- 自適應學習率優化算法（Adagrad）
- RMSprop（RMSprop）
- Adadelta（Adadelta）
- Adam（Adam）
- AdaMax（AdaMax）
- Nadam（Nadam）
這些優化算法都可以在Lasagne框架中通過設置相應的參數來使用。不同的優化算法適用于不同的情況，可以根據具體的問題選擇合適的算法來優化神經網絡模型。
