在Gluon中实现模型的正则化可以通过在定义模型时添加正则化项。可以使用gluon.loss.L2Loss或gluon.loss.L1Loss来定义正则化项，然后将其添加到损失函数中。下面是一个示例代码：
from mxnet import gluon
from mxnet.gluon import nn
# 定义模型
net = nn.Sequential()
net.add(nn.Dense(256, activation='relu'))
net.add(nn.Dense(128, activation='relu'))
net.add(nn.Dense(10))
# 定义正则化项
regularization = gluon.loss.L2Loss()
# 定义损失函数，包括正则化项
loss_fn = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss() + regularization
# 训练模型时，在计算损失函数时加上正则化项
with autograd.record():
output = net(data)
loss = loss_fn(output, label)
# 反向传播更新参数
loss.backward()
trainer.step(batch_size)
在上面的示例中，我们定义了一个包含两个全连接层的简单神经网络模型，并添加了L2正则化项。在计算损失函数时，使用gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()计算交叉熵损失，并加上L2正则化项。在训练模型时，可以在计算损失函数后进行反向传播更新模型参数。
这样，在训练模型时就可以实现正则化。您也可以根据需要选择合适的正则化项（如L1正则化等）和损失函数来实现不同的正则化效果。
