論文の概要: Development of a Novel Quantum Pre-processing Filter to Improve Image Classification Accuracy of Neural Network Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11112v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 01:27:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 19:39:34.320696
• Title: Development of a Novel Quantum Pre-processing Filter to Improve Image Classification Accuracy of Neural Network Models
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークモデルの画像分類精度を向上させる新しい量子前処理フィルタの開発
• Authors: Farina Riaz, Shahab Abdulla, Hajime Suzuki, Srinjoy Ganguly, Ravinesh C. Deo and Susan Hopkins
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワーク(NN)モデルの画像分類精度を向上させるために,新しい量子前処理フィルタ(QPF)を提案する。 その結果,MNIST (手書き10桁) とEMNIST (手書き47桁と文字) のデータセットに基づく画像分類精度を向上させることができた。 しかし,43種類の実生活交通標識画像を用いた比較的複雑なGTSRBデータセットに対するQPF手法による検証の結果,分類精度の低下が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2965700352825555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel quantum pre-processing filter (QPF) to improve the image classification accuracy of neural network (NN) models. A simple four qubit quantum circuit that uses Y rotation gates for encoding and two controlled NOT gates for creating correlation among the qubits is applied as a feature extraction filter prior to passing data into the fully connected NN architecture. By applying the QPF approach, the results show that the image classification accuracy based on the MNIST (handwritten 10 digits) and the EMNIST (handwritten 47 class digits and letters) datasets can be improved, from 92.5% to 95.4% and from 68.9% to 75.9%, respectively. These improvements were obtained without introducing extra model parameters or optimizations in the machine learning process. However, tests performed on the developed QPF approach against a relatively complex GTSRB dataset with 43 distinct class real-life traffic sign images showed a degradation in the classification accuracy. Considering this result, further research into the understanding and the design of a more suitable quantum circuit approach for image classification neural networks could be explored utilizing the baseline method proposed in this paper.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワーク(nn)モデルの画像分類精度を向上させる新しい量子前処理フィルタ(qpf)を提案する。 完全に接続されたNNアーキテクチャにデータを渡す前に、Y回転ゲートと2つの制御されたNOTゲートを用いた簡単な4量子ビット量子回路を特徴抽出フィルタとして適用する。 QPFアプローチを適用することで、MNIST(手書き10桁)とEMNIST(手書き47桁と文字)のデータセットに基づく画像分類精度が92.5%から95.4%、68.9%から75.9%に改善できることが示されている。 これらの改善は、機械学習プロセスに追加のモデルパラメータや最適化を導入することなく得られた。 しかし,43種類の実生活交通標識画像を用いた比較的複雑なGTSRBデータセットに対するQPF手法による検証の結果,分類精度の低下が認められた。 この結果を踏まえ、画像分類ニューラルネットワークのためのより適切な量子回路アプローチの理解と設計に関するさらなる研究を、本論文で提案したベースライン手法を用いて検討することができる。

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