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DeepLearning4j的數據預處理流程通常包括以下步驟：
數據加載：首先加載原始數據集，可以是CSV文件、文本文件、圖片文件等。
數據清洗：對原始數據進行清洗，包括缺失值處理、異常值處理等。
數據轉換：將數據轉換為模型可接受的格式，例如將文本數據轉換為數值型數據。
特征提取：從原始數據中提取特征，有時需要對特征進行標準化或歸一化處理。
數據劃分：將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，通常采用比例劃分或交叉驗證劃分。
數據增強：對訓練集進行數據增強操作，例如旋轉、翻轉、縮放等，以增加模型的泛化能力。
數據批處理：將數據集按照批次大小進行分割，加速模型訓練過程。
數據加載器：將預處理后的數據加載到模型中進行訓練。
DeepLearning4j提供了豐富的數據預處理工具和函數，可以幫助用戶快速高效地完成數據預處理工作。
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