AI漫才で学ぶ深層学習の落とし穴3選(学習率・CNN・ハルシネーション)
Qiita / 4/18/2026
💬 OpinionIdeas & Deep Analysis
Key Points
- 学習率(learning rate)の設定ミスで学習が不安定になったり収束しない典型的な落とし穴があることを示す
- CNN(畳み込みニューラルネットワーク)では前提となる設計や入力の扱い違いが性能低下につながる点を注意喚起する
- ハルシネーション(それらしいが誤った出力)を過信すると判断を誤るため、評価・検証の重要性を強調している
- 「AI漫才」という形式で、深層学習でつまずきやすい要所を3テーマに整理し、実務学習の注意点としてまとめている
はじめに
深層学習を勉強していると、
学習率って結局どう調整するの?
CNNって何やってるの?
生成AIってなんで嘘つくの?
みたいなポイントで、意外と引っかかります。
そこで今回は、【AI漫才】 という形で“よくある落とし穴”を整理してみました。
軽く読めるけど、ちゃん...
Continue reading this article on the original site.
Read original →Related Articles

AI Hallucinations Aren't Random — They're Predictable: A 2026 Case Study
Dev.to

Why Claude Code Will Never Amend Your Last Commit
Dev.to

How AI Prompts Are Improving Marketing Efficiency
Dev.to

I kept getting ghosted or stuck in dry conversations, so I tried something different.
Reddit r/artificial

Top OpenClaw Setup Mistakes That Make Good Agents Feel Broken
Dev.to