大家好！今天我要和大家分享一下我在AI模型训练路上的所见所闻、所思所想，作为一个从零开始的AI萌新，我走了1000步，现在终于算是个小有成就了，别怕，我尽量把这段路途中的坑坑洼洼都告诉你，希望对正在学习AI的你有所帮助。
一、数据采集：收集数据的艺术，有时候真香，有时候真难熬
数据，是AI模型训练的原材料，没有数据，模型就像一座房子没有地基，再华丽的结构也会崩塌，数据采集这个环节，我可下了不少功夫。
刚开始的时候，我试图用自己收集的图片、视频和文本数据来训练模型，结果发现，找高质量的数据真的不容易，你辛辛苦苦爬取了一堆图片，结果发现大部分都是低分辨率、模糊不清的；你辛辛苦苦找的视频，结果发现里面有很多搞笑的片段，这些片段完全不符合训练目标。
后来，我终于发现，数据采集其实可以分为两种类型：一种是“真香”，另一种是“真难熬”，当你真的喜欢某个领域的数据时，你愿意花时间去收集；当你不得不收集数据时，你就会发现，这些数据真的太难找了。
二、模型选择：传统算法 vs 深度学习，我选了后者
在AI模型的世界里，有两种“神”：一种是传统算法的“大神”，另一种是深度学习的“小屌丝”，虽然传统算法在某些领域表现得非常出色，但它们也有一个致命的弱点——“ hardcoded（硬编码）”。
我记得有一次，我在用传统算法训练一个图像分类模型，结果发现，这个模型只能识别一些标准的图像，一旦遇到一些“不标准”的图像，它就彻底失效了，而当我切换到深度学习模型后，虽然训练时间变长了，但模型的表现却有了质的飞跃。
我的经验是：如果你希望模型能够“灵活应对各种情况”，那么深度学习是你的不二选择。
三、训练优化：从“学不会”到“学得会”，我用了这些小技巧
训练AI模型，就像在打一场马拉松，你可能需要训练 hundreds of thousands（几十万）次，每次训练都需要调整参数、优化模型、监控性能。
我分享一些实用的小技巧：
1、学习率调整：刚开始训练时，学习率应该设置得比较低，这样模型才能慢慢“学会”；随着训练的深入，学习率可以逐渐提高，这样模型才能“跑得更快”。
2、数据增强：如果你的数据量不够，可以通过数据增强（data augmentation）来生成更多的训练样本，你可以对图片进行旋转、翻转、调整亮度等操作，让模型“看到”更多的可能性。
3、早停（Early Stopping）：当你发现模型的性能在某一轮训练中突然下降时，可以提前终止训练，避免“过拟合”。
四、调试与调参：调参是个技术活，调得好的人都是来找死的
在AI模型训练的过程中，调试和调参是一个非常关键的环节，只有通过不断调试和调整，才能让模型达到最佳的性能。
我记得有一次，我训练了一个自然语言处理模型，结果发现它在测试集上的表现非常差，后来，我仔细检查了一下模型的代码，发现有一个地方写错了：我把“word embedding”写成了“sentence embedding”，结果，模型在处理句子级别的任务时，表现得非常糟糕。
我的经验是：调试和调参需要耐心，有时候一个小小的错误会导致整个模型的性能大打折扣。
五、从萌新到大师，我走了1000步
经过这1000步的训练，我终于从一个AI萌新变成了一个小有成就的训练师，虽然我的模型还没有达到“大师”的水平，但我相信，只要我继续努力，总有一天，我也会成为那个“调参是个技术活，调得好的人都是来找死的”大神。
我想说：AI模型训练的道路上，充满了各种坑坑洼洼，但只要我们保持好奇心、耐心和 persistence（坚持），就一定能够走到终点，希望我的分享能够对你有所帮助，也希望你能够在AI模型训练的道路上走出属于自己的那一步！
就是我的分享，希望你能有所收获！如果还有其他问题，欢迎在评论区留言，我会一一解答。
