上周朋友突然问我AI到底咋学的，我当场尬住——这才发现自己光顾着折腾工具，连地基都没打牢。行，今天就当个记录贴，把这三个核心概念掰碎了说，全是个人踩坑经验，各位随便参考。

1. 数据这玩意儿得多糙有多糙

刚开始我以为搞点干净数据就成，结果手机相册翻半天，挑了一百多张猫狗照片做测试。嚯，传进代码里跑起来直接报错！原来图片尺寸五花八门，有竖屏自拍还有横屏风景照，电脑压根认不出来。后来蹲电脑前硬着头皮写脚本，用OpenCV硬是把所有图都压成250x250小方块，手指头敲代码都敲麻了。

血泪教训： 什么美图高清全是浮云！模型就爱吃像素统一的"压缩饼干"，连我家狗子的照片压缩后都糊得只剩俩眼珠子发光。

2. 模型？就是个报菜名机器

网上教程张口闭口神经网络，看得我头皮发麻。干脆整了个最蠢的线性回归模型当入门——就是让电脑学"输入数字1就输出苹果，输入2输出香蕉"。结果训练完让它猜3是这货竟然给我蹦出个"榴莲"！查了三天代码才发现问题：我喂数据时光顾着塞水果名，忘了教它"3"可能对应新东西。后来加了条"不认识就说不知道"的规则，才算不胡言乱语。

说人话版： 模型就像刚学说话的孩子，你只教过"苹果=红色"，它见了西红柿照样喊苹果。得把各种可能场景都塞进训练材料才行。

3. 训练现场堪比鸡飞狗跳

最抓狂的是调参环节。第一次跑模型时，设了个0.1的学习率（就是进步速度），结果训练五十轮还不如人家五轮的效果。隔壁搞算法的同事探头看了眼："你这模型跟树懒似的，得调到0.8！"好家伙，调完直接暴走，前二十轮成绩飙得飞快，后面突然开始瞎猜，狗脸识别成全麦面包。在0.4附近反复横跳十几回，才勉强稳定下来。

• 0.1速率： 慢悠悠做题全对，但考试结束铃响才写完半张卷
• 0.8速率： 十分钟交卷，结果选择题填了菜谱

折腾完这三个坎，终于看懂了AI学习的基本路数：堆数据要像收拾衣柜——甭管多乱先塞满，模型得跟教小孩似的——规则不说透它就作妖，训练过程更像煮粥——火太旺会糊锅，太小了煮不熟。 昨天把这回实践给朋友讲，他恍然大悟："难怪我家小爱同学总把红烧牛肉面听成销毁作业本！"

对了，有朋友问要不要先啃数学？我的经验是：加减乘除够用！微积分矩阵那些，等你要改模型结构再补也不迟。毕竟咱们普通人学AI，又不是要去造变形金刚对？