java cnn图像识别_点击鼠标完成CNN（卷积神经网络）图片识别（以MNIST为例）-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_35714733/article/details/114613211

本文介绍了如何利用WEKA的Deeplearning4j插件，通过简单的步骤快速搭建CNN网络，完成MNIST手写数字的识别。文章详细阐述了从安装JAVA环境、WEKA及Deeplearning4j插件，到加载数据、配置参数、启动训练的过程，最终展示了一个100%识别率的结果。虽然小样本数据集可能导致过拟合，但CNN在大量数据上的高准确率潜力凸显其在深度学习领域的优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作为人工智能的核心，机器学习是一个发展了很多年的技术体系，专门研究计算机怎样学习获取新的知识或技能；传统上有决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等算法。

人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN )，是人工智能领域1980s以来的研究热点，但受限于算力，传统的机器学习使用基于单隐藏层神经网络的多层感知器(MLP)，和决策树、随机森林等算法相比并无优势。

进入21世纪，因为算力的巨大提升，基于多隐藏层的深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)开启了一个深度学习(DL, Deep Learning)的新时代！其中卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习(deep learning)的代表算法，CNN魔法般的图形识别能力是人工智能时代最激动人心的进展之一。

我们现在基于WEKA软件的Deeplearning4j插件，花费2分钟构建一个CNN网络，完成图片识别领域最著名的例题MNIST手写数字的识别。

一、软件准备：

1JAVA环境

2WEKA：

3Deeplearning4j插件

二、安装

1.java环境和WEKA分别点exe安装

2. Deeplearning4j插件安装：打开WEKA界面，选Tools-package manager，点界面最右上的File/URL-Browse，选择下载的Deeplearning4j安装包，点OK等待安装完成，之后关闭package manager窗口。

三、分析