大家好，今天我要和大家分享一个有趣的故事：我尝试训练一个AI模型来识别我的脸，结果却把整个项目搞砸了，听起来很荒谬吧？别急，听我慢慢道来。
一、从零开始：我的AI模型诞生记
我决定尝试一下AI技术，想着“既然我的脸经常被 others look at，不如自己做一个AI模型来识别我这张脸吧！”（其实我只是想练习一下Python，别太认真），我开始在网上找资料，下载了一些训练数据集，包括我的照片和一些别人的照片。
我下载了一个 popular 的人脸检测模型，叫做“FaceNet”，按照教程一步步安装好了软件，下载好了数据集，准备开始训练了。
二、训练过程：那些坑啊！
1. 数据准备：
我准备的数据集其实非常糟糕，大部分照片都是风景照片，很少有我的照片，有些照片的光线不好，有些人脸被挡住，或者表情不同，这些“bug”让我在训练过程中遇到了不少麻烦。
2. 模型参数：
我按照教程设置好了学习率、批次大小、训练轮次等等参数，当我设置学习率的时候，选了个“高级一点”的值，结果模型训练了一个小时后就“罢工”了，根本无法收敛，后来我只能把学习率调低，勉强让它跑了一天，但效果非常差。
3. 过拟合：
最尴尬的是，当我训练的时候，模型一开始还能识别我的脸，但过了一段时间，它就开始识错了，原来，数据集中有其他人的照片，模型在训练的时候过度“关注”了这些人的脸，导致它对我的脸产生了混淆。
三、搞笑时刻：我的AI模型“失手”了
最搞笑的是，当我把训练好的模型发到社交媒体上时，立刻就有人给我发来了“挑战”，他们让我用我的脸去测试他们的AI模型，看能不能识别出来，结果，他们根本就看不出来，反而识别了他们自己的脸。
虽然我的AI模型没能准确识别我的脸，但这个过程让我学到了很多东西：
1、数据质量的重要性：好的数据是训练模型的基础，如果数据不干净，模型的表现会大打折扣。
2、参数调优的重要性：模型的性能不仅取决于算法本身，还取决于参数的设置。
3、模型的局限性：AI模型虽然强大，但也有很多局限性，比如对光照变化、表情变化等不敏感。
4、幽默感：在训练过程中，保持幽默感非常重要，否则可能会被自己的“失误”气馁。
五、最后的建议
如果你也想尝试训练一个AI模型，不妨按照以下步骤来：
1、选择一个简单易用的框架：比如TensorFlow或PyTorch。
2、准备高质量的数据：尽量收集不同光照、表情、角度的照片。
3、合理调参：学习率、批次大小、轮次数等参数要根据实际情况调整。
4、保持幽默：不要因为“坑”而气馁，反而可以当成学习的好机会。
好了，这就是我的“AI训练”经历，虽然最后没有成功，但这段经历让我对AI技术有了更深的理解，也让我意识到，技术虽然强大，但还是需要 careful handling的，如果你也有类似的经历，欢迎在评论区分享！
