論文の概要: Optimizing Quantum Federated Learning Based on Federated Quantum Natural Gradient Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08116v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 11:34:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-19 11:38:37.233402
• Title: Optimizing Quantum Federated Learning Based on Federated Quantum Natural Gradient Descent
• Title（参考訳）: フェデレーション量子自然勾配Descentに基づく量子フェデレーション学習の最適化
• Authors: Jun Qi, Xiao-Lei Zhang, Javier Tejedor
• Abstract要約: 本稿では、FQNGD(Federated Quantum Natural descent)という効率的な最適化アルゴリズムを提案する。 アダムやアダグラードのような勾配降下法と比較して、FQNGDアルゴリズムは収束するQFLのトレーニングをはるかに少なくする。 手書き桁分類データセットの実験は、QFLフレームワークにおけるFQNGDの有効性を正当化するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.05322956052278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum federated learning (QFL) is a quantum extension of the classical federated learning model across multiple local quantum devices. An efficient optimization algorithm is always expected to minimize the communication overhead among different quantum participants. In this work, we propose an efficient optimization algorithm, namely federated quantum natural gradient descent (FQNGD), and further, apply it to a QFL framework that is composed of a variational quantum circuit (VQC)-based quantum neural networks (QNN). Compared with stochastic gradient descent methods like Adam and Adagrad, the FQNGD algorithm admits much fewer training iterations for the QFL to get converged. Moreover, it can significantly reduce the total communication overhead among local quantum devices. Our experiments on a handwritten digit classification dataset justify the effectiveness of the FQNGD for the QFL framework in terms of a faster convergence rate on the training set and higher accuracy on the test set.
• Abstract（参考訳）: 量子フェデレーション学習 (quantum federated learning, qfl) は、複数の局所量子デバイスにまたがる古典的フェデレーション学習モデルの量子拡張である。 効率的な最適化アルゴリズムは、異なる量子参加者間の通信オーバーヘッドを最小限に抑えることが常に期待されている。 本稿では,FQNGD(Federated quantum natural gradient descent)という効率的な最適化アルゴリズムを提案し,さらに,変分量子回路(VQC)に基づく量子ニューラルネットワーク(QNN)からなるQFLフレームワークに適用する。 アダムやアダグラードのような確率勾配降下法と比較すると、FQNGDアルゴリズムはQFLが収束するまでのトレーニングイテレーションをはるかに少なくする。 さらに、ローカル量子デバイス間の通信オーバーヘッドを大幅に削減することができる。 手書き桁分類データセットを用いた実験により,QFLフレームワークにおけるFQNGDの有効性を,トレーニングセットの収束率の向上とテストセットの精度向上の観点から検証した。

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