論文の概要: Hybrid quantum ResNet for car classification and its hyperparameter optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04878v2
• Date: Fri, 29 Sep 2023 17:53:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 19:46:01.672811
• Title: Hybrid quantum ResNet for car classification and its hyperparameter optimization
• Title（参考訳）: 自動車分類のためのハイブリッド量子ResNetとそのハイパーパラメータ最適化
• Authors: Asel Sagingalieva, Mo Kordzanganeh, 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ResNetモデルのフルスケール実装を実演する。 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 ResNet 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。 提案手法をカーイメージ分類タスクでテストし,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resnetモデルの本格的な実装を実証する。 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。

関連論文リスト

• Towards Efficient Quantum Hybrid Diffusion Models [68.43405413443175]
  本稿では,量子ハイブリッド拡散モデルの設計手法を提案する。 量子コンピューティングの優れた一般化と古典的ネットワークのモジュラリティを組み合わせた2つのハイブリダイゼーション手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T16:57:51Z)
• Model Performance Prediction for Hyperparameter Optimization of Deep Learning Models Using High Performance Computing and Quantum Annealing [0.0]
  モデル性能予測を早期停止法と組み合わせることで,ディープラーニングモデルのHPOプロセスの高速化が期待できることを示す。 我々は,古典的あるいは量子的サポートベクター回帰を性能予測に用いるSwift-Hyperbandと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T10:32:40Z)
• FLIQS: One-Shot Mixed-Precision Floating-Point and Integer Quantization Search [50.07268323597872]
  本稿では,整数浮動小数点モデルと低精度浮動小数点モデルの両方において再学習を不要とする,最初のワンショット混合量子化探索を提案する。 整数モデルでは、ImageNet上のResNet-18の精度を1.31%、ResNet-50の精度を0.90%向上させる。 従来のFP8モデルと比較して,新しい混合精度浮動小数点探索を探索し,最大0.98%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T04:17:19Z)
• Systematic Architectural Design of Scale Transformed Attention Condenser DNNs via Multi-Scale Class Representational Response Similarity Analysis [93.0013343535411]
  マルチスケールクラス表現応答類似性分析(ClassRepSim)と呼ばれる新しいタイプの分析法を提案する。 ResNetスタイルのアーキテクチャにSTACモジュールを追加すると、最大1.6%の精度が向上することを示す。 ClassRepSim分析の結果は、STACモジュールの効果的なパラメータ化を選択するために利用することができ、競争性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T18:29:26Z)
• Quantum machine learning for image classification [39.58317527488534]
  本研究では、量子力学の原理を有効計算に活用する2つの量子機械学習モデルを紹介する。 我々の最初のモデルは、並列量子回路を持つハイブリッド量子ニューラルネットワークであり、ノイズの多い中間スケール量子時代においても計算の実行を可能にする。 第2のモデルは、クオン進化層を持つハイブリッド量子ニューラルネットワークを導入し、畳み込みプロセスによる画像の解像度を低下させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T18:23:20Z)
• Quantum Machine Learning hyperparameter search [0.0]
  航空会社の予測問題に関連するデータセット上で訓練されたモデルのベンチマークを評価する。 提案手法は,与えられた探索空間の精度と収束速度の観点から,従来のハイパーパラメータ最適化手法より優れている。 本研究は,量子ベース機械学習ハイパーパラメータ最適化における今後の研究に向けた新たな方向性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T20:41:31Z)
• AdaGrid: Adaptive Grid Search for Link Prediction Training Objective [58.79804082133998]
  トレーニングの目的は、モデルの性能と一般化能力に決定的に影響を及ぼす。 本稿では,訓練中にエッジメッセージの比率を動的に調整する適応グリッド探索(AdaGrid)を提案する。 AdaGridは、完全検索の9倍の時間効率を保ちながら、モデルの性能を1.9%まで向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T09:24:17Z)
• Towards Robust and Automatic Hyper-Parameter Tunning [39.04604349338802]
  我々は,新しいHPO法を導入し,畳み込みネットワークの中間層の低ランク因子分解を用いて解析応答面を定義する方法について検討する。 我々は,この表面がモデル性能の代理としてどのように振る舞うかを定量化し,オートHyperと呼ぶ信頼領域探索アルゴリズムを用いて解くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T05:27:34Z)
• Online hyperparameter optimization by real-time recurrent learning [57.01871583756586]
  ニューラルネットワーク(rnn)におけるハイパーパラメータ最適化とパラメータ学習の類似性を活用した。 RNNのための学習済みのオンライン学習アルゴリズムのファミリーを適応させ、ハイパーパラメータとネットワークパラメータを同時に調整します。 この手順は、通常の方法に比べて、ウォールクロック時間のほんの少しで、体系的に一般化性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T19:36:18Z)
• Hyperboost: Hyperparameter Optimization by Gradient Boosting surrogate models [0.4079265319364249]
  現在の最先端の方法は、ランダムフォレストまたはガウスプロセスを利用してサーロゲートモデルを構築しています。 勾配向上に基づく新しいサロゲートモデルを提案する。 実験により,新しい手法は,ある程度の分類問題に対して,最先端技術より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-06T22:07:19Z)
• Highly Efficient Salient Object Detection with 100K Parameters [137.74898755102387]
  そこで我々は,段階内および複数ステージのマルチスケール機能を効率的に活用するために,フレキシブルな畳み込みモジュールであるOctoConv(gOctConv)を提案する。 我々は、非常に軽量なモデル、すなわちCSNetを構築し、一般的なオブジェクト検出ベンチマークで、約0.2%(100k)の大規模モデルで同等のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T07:00:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。