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Lasagne框架雖然以靜態模型定義和訓練為主，但也可以很容易地支持在線學習和增量學習。以下是一些方法：
Mini-batch更新：Lasagne可以使用mini-batch更新的方式進行在線學習。即使是在靜態模型的情況下，可以將新數據以小批量的方式輸入到模型中，然后更新模型參數以適應新數據。
增量學習：Lasagne也支持增量學習，即逐步地添加新數據和更新模型，而不是一次性地訓練整個模型。可以使用Lasagne中的參數更新方法，如SGD（隨機梯度下降）或Adam進行增量學習。
模型保存和加載：Lasagne可以很容易地保存和加載模型參數，這使得在線學習和增量學習更加方便。可以在每次更新模型參數后保存模型，然后在需要時加載模型并繼續訓練。
總的來說，雖然Lasagne主要以靜態模型訓練為主，但通過一些技巧和方法，可以很容易地支持在線學習和增量學習。
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