出现内存不足的问题可能是由于数据量过大或者模型复杂度导致的。解决这个问题可以尝试以下几种方法：

1. 减少数据集大小：如果数据集太大而导致内存不足，可以考虑减少数据集的大小，例如只使用部分数据进行训练，或者对数据进行采样。

2. 减少批量大小：批量大小决定了每次训练传入模型的样本数量，减小批量大小可以减少内存使用量。可以尝试减小批量大小来解决内存不足问题。

3. 减少模型复杂度：模型复杂度越高，需要的内存也越多。可以尝试减少模型的层数或者每层的神经元数量来减小模型复杂度。

4. 使用分布式训练：如果单个GPU内存无法满足需求，可以考虑使用分布式训练，将训练任务分布到多个GPU上，每个GPU只需处理部分数据，从而减少内存的占用。Deeplearning4j支持分布式训练，可以参考相关文档进行配置和使用。

下面是一个使用Deeplearning4j进行训练的示例代码，其中包含了设置批量大小的代码：

import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.MnistDataSetIterator;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.learning.config.Adam;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

public class MemoryIssueExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int batchSize = 64;
        int numEpochs = 10;

        // Load dataset
        DataSetIterator mnistTrain = new MnistDataSetIterator(batchSize, true, 12345);

        // Define network architecture
        MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(
            new NeuralNetConfiguration.Builder()
                .seed(12345)
                .updater(new Adam())
                .list()
                .layer(0, new DenseLayer.Builder()
                    .nIn(784)
                    .nOut(256)
                    .activation(Activation.RELU)
                    .build())
                .layer(1, new OutputLayer.Builder()
                    .nIn(256)
                    .nOut(10)
                    .activation(Activation.SOFTMAX)
                    .lossFunction(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                    .build())
                .build()
        );
        model.init();
        model.setListeners(new ScoreIterationListener(10));

        // Train model
        for (int epoch = 0; epoch < numEpochs; epoch++) {
            model.fit(mnistTrain);
        }
    }
}

你可以根据实际情况调整批量大小（batchSize）和训练轮数（numEpochs）来控制内存使用量。如果仍然出现内存不足的问题，可以尝试使用上述的解决方法来缓解问题。