在我开始这个机器视觉培训的旅程之前，我对它所能做的事情是一无所知的。我的想法是，如果能够教会机器识别猫咪，那么它应该也能处理更复杂的问题。但当时，仅仅是一个遥远的梦想。
我决定从基础开始。我买了一些关于机器学习和深度学习的书籍，以及一些视频教程。随着时间的推移，我逐渐学会了如何使用Python编写代码，以及如何利用像TensorFlow这样的库来构建模型。我还学到了很多关于图像处理和计算机视觉的一般知识。
然而，当我尝试用这些理论知识来训练一个模型识别猫咪时，我遇到了一系列问题。我发现自己面临的一个挑战是数据集不够充分。如果你想要训练一个可以识别各种各样的猫咪图片的话，你需要有大量高质量且多样化的数据。
为了解决这个问题，我决定自己收集并标记一组新的数据。这意味着我要手动标注每张图片中的猫咪位置，这个过程既耗时又乏味，但这是必需步骤。经过几个月的努力，我终于有一套足够大的、标记良好的数据集，可以用于训练我的第一个模型。
接下来，是将理论转化为实践。在我的工作室里，一台老旧但忠实的小笔记本电脑成了我的伙伴。它跑得很慢，但足以让我完成任务。一切都按部就班地进行：准备好输入层、隐藏层和输出层，设计损失函数，并设置优化器，以便算法能够最小化误差并提高准确性。
在几轮迭代之后，我的模型终于变得足够智能，它能够区分出真正的猫咪图片。不过，即使如此，它仍然经常犯错误，比如把狗混淆成猫，或是完全忽略掉某些细节。明显还有许多改进空间。
这次经历让人深刻体会到“再现力”（reproducibility）的重要性。当你的实验结果难以复现时，你就无法继续前进。你必须确保每一步操作都有记录，每个参数都被精心选择，每一次迭代都被监控，以便如果出现任何问题，都可以迅速找出原因并修正它们。
尽管困难重重，但通过不断地调整参数、添加更多样化的人工神经网络结构以及采用不同的优化技术，最终我成功地提升了准确率，使得其达到惊人的80%以上。这是我第一次感觉到实现了什么——虽然只是简单的事物，如给予一个数字程序“看”能力去理解世界，而不只是执行预设指令。但即使如此，这也是令人兴奋的一步，因为这代表着我们离真实意义上的AI还有很长一段路要走。而这一路上，每一步都是向前发展，让我们希望未来的日子里，我们能够创造出更加强大、高效且智能的情境，以至于那些曾经只能由人类完成的事情，也能由我们的机器朋友们轻易胜过它们。
