論文の概要: Understanding quantum machine learning also requires rethinking generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13461v2
• Date: Mon, 12 Feb 2024 16:30:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 00:42:55.460132
• Title: Understanding quantum machine learning also requires rethinking generalization
• Title（参考訳）: 量子機械学習を理解するには
• Authors: Elies Gil-Fuster, Jens Eisert, Carlos Bravo-Prieto
• Abstract要約: 一般化を理解する従来のアプローチでは、量子モデルの振る舞いを説明できないことを示す。 実験によると、最先端の量子ニューラルネットワークはトレーニングデータのランダムな状態とランダムなラベル付けに正確に適合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3683202928838613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning models have shown successful generalization performance even when trained with few data. In this work, through systematic randomization experiments, we show that traditional approaches to understanding generalization fail to explain the behavior of such quantum models. Our experiments reveal that state-of-the-art quantum neural networks accurately fit random states and random labeling of training data. This ability to memorize random data defies current notions of small generalization error, problematizing approaches that build on complexity measures such as the VC dimension, the Rademacher complexity, and all their uniform relatives. We complement our empirical results with a theoretical construction showing that quantum neural networks can fit arbitrary labels to quantum states, hinting at their memorization ability. Our results do not preclude the possibility of good generalization with few training data but rather rule out any possible guarantees based only on the properties of the model family. These findings expose a fundamental challenge in the conventional understanding of generalization in quantum machine learning and highlight the need for a paradigm shift in the study of quantum models for machine learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習モデルは、少ないデータでトレーニングしても、一般化性能を成功させた。 本研究では、系統的ランダム化実験を通じて、一般化を理解する伝統的なアプローチではそのような量子モデルの振る舞いを説明できないことを示す。 我々の実験は、最先端の量子ニューラルネットワークがトレーニングデータのランダムな状態とランダムなラベル付けに正確に適合していることを明らかにした。 ランダムデータを記憶するこの能力は、vc次元、ラデマッハ複雑性、およびそれらの一様相対性といった複雑性尺度に基づく問題化アプローチにおいて、小さな一般化誤差という現在の概念に欠点がある。 我々は、量子ニューラルネットワークが任意のラベルを量子状態に適合させ、記憶能力を示す理論的な構成で実験結果を補完する。 本研究の結果は, トレーニングデータが少ない場合のみ, モデルファミリの特性のみに基づく保証を除外して, 良好な一般化の可能性を阻害するものではない。 これらの知見は、従来の量子機械学習の一般化の理解における根本的な課題を明らかにし、機械学習タスクの量子モデルの研究におけるパラダイムシフトの必要性を強調している。

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