Apache spark Spark中的卷积神经网络

我试图在Spark上实现一个卷积神经网络算法，在继续之前我想问两个问题

我需要实现我的代码，使其与Spark高度集成，并遵循Spark中机器学习算法的原理。我发现火花ML是机器学习代码的基础，它有一个特定的基础，所有编写的算法都在后面。此外，实现的算法正在将其繁重的数学运算转移到第三方库（如BLAS）中，以便快速进行计算

现在我想问：

1） ML是正确的起点吗？通过遵循ML结构，我的代码是否能够与spark ML生态系统的其余部分高度集成

2） 关于ML代码的底部，我说得对吗？它们将处理过程卸载到另一个数学库中？这是否意味着我可以决定改变该层，以定制的方式进行繁重的处理

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非常感谢您的建议。

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