AI模型训练的麻烦程度
你是否想过，训练一只AI狗需要多少数据？我最近就开始训练一个可以识别人脸的AI模型，结果发现，这比养狗贵多了，狗只需要点吃的，但训练我的模型，我得准备好一套 million 级别的图片数据，包括各种狗的 breeds、poses 和 lighting conditions，数据收集和标注的工作量，可以说是非常非常大。
更不用提数据质量的问题了，我花了一个月的时间去收集和标注数据，结果发现，很多图片都存在严重的噪声，比如狗的毛发、背景的杂草、还有光线不好的地方，这些都会严重影响模型的训练效果，我甚至怀疑，这些数据是不是被狗给“训练”出来的。
再说了，AI模型的训练过程，就像是在做一个非常漫长的马拉松，我得每天训练几个小时，有时候训练一整天，中间会遇到各种各样的问题，比如模型过拟合、学习率设置不好、数据分布不均匀等等，这些问题有时候让人感觉要放弃，但又不能完全放弃，因为这些都是学习的过程。
AI训练者的日常
每天早上，我都会打开电脑，打开一个叫做“训练数据集”的程序，这个程序会自动下载最新的狗的照片，然后自动标注狗的 breed 和 pose，听起来很方便，但其实这需要大量的服务器和计算资源，就像是在做一个 huge 的数学题。
训练的过程中，我得不断地监控模型的 performance，模型会突然变得 very bad，这时候我得检查数据有没有问题，学习率是不是设置得太大了，或者是不是模型的架构有问题，我会花几个小时去调试，结果发现根本没用，数据还是不行。
还有，AI模型的训练结果出来后，我得面对各种各样的问题，模型有时候会把狗认成交狗，或者把猫认成狗，这让我觉得，模型有时候比狗还要“聪明”，但有时候又比狗更“笨”。
AI训练者的自我修养
训练AI模型的过程，其实也是一个心理斗争的过程，我会感到非常焦虑，担心自己训练的数据不够好，模型最终会变得 very bad，但另一方面，我又觉得，如果模型最终能帮助到人们，比如在安防系统中识别坏人，或者在医疗领域帮助诊断疾病，那么这些麻烦都是值得的。
我会想，为什么不能让狗来训练模型呢？狗每天都在训练，为什么不能让模型每天训练一下呢？不过，这个问题其实有点像“为什么不能让机器训练机器”。
AI训练者的自我总结
训练AI模型确实很麻烦，但这也正是AI研究者最有趣的地方，我们每天都在面对各种各样的挑战，同时也在不断学习和成长，虽然过程很辛苦，但看到模型最终能完成一些有意义的事情，比如帮助人们识别 Faces，或者在自动驾驶中识别道路，真的非常值得。
如果你觉得训练AI模型很麻烦，那我只能说，你可能还没有真正了解过这个过程，毕竟，AI模型的训练，就像是在和一个 very 复杂的数学家比赛，而我们这些训练者，其实都是 very 聪明的人类。
彩蛋
对了，我经常听说，AI模型在训练的时候，会“自残”，这是什么意思呢？就是说，有时候模型会发现，自己的训练数据有问题，或者模型的架构有bug，这时候模型就会“自残”一下，试图修复问题，听起来是不是很吓人？但其实，这正是AI模型在努力变得 very 好的表现。
