論文の概要: Hyperparameter optimization of hybrid quantum neural networks for car classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04878v1
• Date: Tue, 10 May 2022 13:25:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-14 14:28:50.170929
• Title: Hyperparameter optimization of hybrid quantum neural networks for car classification
• Title（参考訳）: 車種分類のためのハイブリッド量子ニューラルネットワークのハイパーパラメータ最適化
• Authors: Asel Sagingalieva, Andrii Kurkin, Artem Melnikov, Daniil Kuhmistrov, Michael Perelshtein, Alexey Melnikov, Andrea Skolik, David Von Dollen
• Abstract要約: 本稿では,量子インスパイアされたハイパーパラメータ最適化手法と,教師あり学習のためのハイブリッド量子古典機械学習モデルを提案する。 カーイメージ分類タスクにおいて、我々のアプローチを検証し、ハイブリッド量子ニューラルネットワークモデルの完全な実装を実演する。 分類精度0.97は18イテレーションの後にハイブリッドモデルにより得られたが、古典モデルは75イテレーションの後に0.92の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image recognition is one of the primary applications of machine learning algorithms. Nevertheless, machine learning models used in modern image recognition systems consist of millions of parameters that usually require significant computational time to be adjusted. Moreover, adjustment of model hyperparameters leads to additional overhead. Because of this, new developments in machine learning models and hyperparameter optimization techniques are required. This paper presents a quantum-inspired hyperparameter optimization technique and a hybrid quantum-classical machine learning model for supervised learning. We benchmark our hyperparameter optimization method over standard black-box objective functions and observe performance improvements in the form of reduced expected run times and fitness in response to the growth in the size of the search space. We test our approaches in a car image classification task, and demonstrate a full-scale implementation of the hybrid quantum neural network model with the tensor train hyperparameter optimization. Our tests show a qualitative and quantitative advantage over the corresponding standard classical tabular grid search approach used with a deep neural network ResNet34. A classification accuracy of 0.97 was obtained by the hybrid model after 18 iterations, whereas the classical model achieved an accuracy of 0.92 after 75 iterations.
• Abstract（参考訳）: 画像認識は機械学習アルゴリズムの主要な応用の1つである。 それでも、現代の画像認識システムで使用される機械学習モデルは、調整にかなりの計算時間を必要とする数百万のパラメータで構成されている。 さらに、モデルハイパーパラメータの調整は、さらなるオーバーヘッドをもたらす。 このため、機械学習モデルとハイパーパラメータ最適化技術の新しい開発が必要である。 本稿では,量子インスパイアされたハイパーパラメータ最適化手法と,教師付き学習のためのハイブリッド量子古典機械学習モデルを提案する。 我々は,標準ブラックボックスの目標関数に対してハイパーパラメータ最適化手法をベンチマークし,探索空間の大きさの増大に応じて,予測実行時間と適合度を削減した形での性能改善を観察する。 我々は,車載画像分類タスクにおけるアプローチを検証し,テンソルトレインハイパーパラメータ最適化を用いたハイブリッド量子ニューラルネットワークモデルの実装を実演する。 実験では,ニューラルネットワークResNet34で使用する標準標準のグラフグリッド探索手法に対して,定性的かつ定量的な優位性を示した。 分類精度0.97は18イテレーション後にハイブリッドモデルにより得られたが、古典モデルは75イテレーション後に0.92の精度を達成した。

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