負の転移（転移学習の失敗）

「AI（人工知能）が『前の経験』に引きずられて、新しいことを正しく学べない『先入観の罠』」です。

1.仕組み:

例えば「自転車」のバランスの取り方を学んだAIに「自動車」の運転を学ばせようとした際、ハンドル操作の感覚の違いが邪魔をして、一から学ぶよりも学習が遅くなることがあります。

2.対策:

転移学習を行う前に、元のモデルと新しいデータの「親和性」を慎重に評価し、必要であれば転移させる範囲（層）を限定します。ポイントは、AI開発の効率化を目指して転移学習を多用する際、この負の転移を見逃すと、リソースを浪費した挙げ句に性能の低いAIが出来上がってしまうからです。