本节课程地址： 28 批量归一化【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili 本节教材地址： 7.5. 实现这一惩罚最方便的方法是对所有项求平方后并将它们求和 2.3 训练 下面的代码将模型拟合训练数据集，并在测试数据集上进行评估，线性网络和平方损失没有变化， 所以我们通过 d2l.linreg 和.
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批量规范化 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) 本节开源… 谢邀，人在kaggle，刚提交完一个正在debug的notebook。 kaggle用d2l？别再傻傻本地跑了！云端才是王道！ 先说结论： 想在kaggle上用d2l，最简单粗暴的方法，就是直接用！ 等等，是不是觉得我.
