本文详细介绍深度学习模型搭建过程，包括数据预处理、权重初始化、批量归一化、正则化等关键技术，并探讨不同损失函数对模型训练的影响。
本节主要内容：
- 设置数据和模型
- 数据预处理
- 权重初始化
- 批量归一化（Batch Normalization）
- 正则化（L2/L1/Maxnorm/Dropout）
- 损失函数
- 小结
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