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Deeplearning4j手写数字识别模型

上传者: 2025-06-12 07:09:25上传 ZIP文件 13.49MB 热度 4次

深度学习卷积神经网络模型,挺适合 Java 生态下的开发者。这个模型基于 Deeplearning4j 实现,手写数字识别效果还不错,准确率达到 98.7%。如果你是 Java 开发者,想快速上手深度学习,或者想在教育场景做一些手写数字识别的教学,这个资源就挺合适的。模型本身采用了 LeNet 改进架构,支持分布式训练与推理,结构简单明了,适合迁移学习。资源里还包含了 MNIST 数据集训练代码和预训练权重,部署起来方便。

对于想做工业级图像分类任务的人,也可以拿这个模型做迁移学习,效果也挺好的。唯一需要注意的是,资源的模型是`.zip`格式,解压后是`.params`和`.json`配置文件,算是比较常见的深度学习框架格式。需要自己稍微调整一下,才能更好地适配自己的需求。如果你有类似需求,可以直接用这个模型做基础开发,节省不少时间。

如果你对其他类似的模型感兴趣,相关的学习资料也有不少,像 LeNet 和 CNN 的进阶教程,都是挺有的。

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