Lasagne框架虽然以静态模型定义和训练为主，但也可以很容易地支持在线学习和增量学习。以下是一些方法：
Mini-batch更新：Lasagne可以使用mini-batch更新的方式进行在线学习。即使是在静态模型的情况下，可以将新数据以小批量的方式输入到模型中，然后更新模型参数以适应新数据。
增量学习：Lasagne也支持增量学习，即逐步地添加新数据和更新模型，而不是一次性地训练整个模型。可以使用Lasagne中的参数更新方法，如SGD（随机梯度下降）或Adam进行增量学习。
模型保存和加载：Lasagne可以很容易地保存和加载模型参数，这使得在线学习和增量学习更加方便。可以在每次更新模型参数后保存模型，然后在需要时加载模型并继续训练。
总的来说，虽然Lasagne主要以静态模型训练为主，但通过一些技巧和方法，可以很容易地支持在线学习和增量学习。
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