Deeplearning4j手写数字识别模型

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。