DeepLearning4j是一個用于深度學習的開源軟件庫，可以用于處理各種機器學習任務，包括圖像分類。在DeepLearning4j中，可以使用卷積神經網絡（CNN）來處理圖像分類任務。以下是一個簡單的示例，展示如何在DeepLearning4j中使用CNN進行圖像分類：

//加載MNIST數據集
DataSetIterator mnistTrain = new MnistDataSetIterator(64, true, 12345);

//構建神經網絡模型
MultiLayerConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder()
            .seed(12345)
            .weightInit(WeightInit.XAVIER)
            .updater(new Adam(0.001))
            .list()
            .layer(new ConvolutionLayer.Builder(5, 5)
                .nIn(1)
                .nOut(20)
                .activation(Activation.RELU)
                .build())
            .layer(new SubsamplingLayer.Builder(SubsamplingLayer.PoolingType.MAX)
                .kernelSize(2, 2)
                .stride(2, 2)
                .build())
            .layer(new DenseLayer.Builder()
                .nOut(500)
                .activation(Activation.RELU)
                .build())
            .layer(new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                .nOut(10)
                .activation(Activation.SOFTMAX)
                .build())
            .setInputType(InputType.convolutional(28, 28, 1))
            .backprop(true)
            .pretrain(false)
            .build();

MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(config);
model.init();
model.setListeners(new ScoreIterationListener(10));

//訓練模型
model.fit(mnistTrain, 10);

//評估模型
Evaluation eval = model.evaluate(mnistTest);
System.out.println(eval.stats());

在這個示例中，我們首先加載了MNIST數據集作為訓練數據。然后，我們構建了一個包含卷積層、池化層、全連接層和輸出層的神經網絡模型。接著，我們使用訓練數據對模型進行訓練，并評估模型的性能。最后，我們輸出模型的評估結果。

通過這個示例，我們可以看到DeepLearning4j提供了方便易用的API和功能，可以幫助我們處理圖像分類任務。DeepLearning4j支持多種深度學習模型和算法，可以根據具體任務選擇合適的模型和參數來進行訓練和預測。