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 / 2026/4/18
💬 オピニオンIdeas & Deep Analysis
要点
- 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...
この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。
原文を読む →
