論文の概要: A Post-Training Approach for Mitigating Overfitting in Quantum Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01829v2
• Date: Sun, 3 Mar 2024 13:44:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 02:51:06.650649
• Title: A Post-Training Approach for Mitigating Overfitting in Quantum Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 量子畳み込みニューラルネットワークにおけるオーバーフィッティング緩和のためのトレーニング後アプローチ
• Authors: Aakash Ravindra Shinde, Charu Jain, and Amir Kalev
• Abstract要約: 量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)におけるオーバーフィッティング軽減のためのポストトレーニング手法の検討 古典的なポストトレーニング手法であるニューロトン・ドロップアウトの量子設定への直接的な適応は、QCNNの成功確率を著しく低下させる。 我々は、この効果がQCNNにおける絡み合いの重要な役割と、QCNNの絡み合い損失に対する脆弱性を明らかにすることを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quantum convolutional neural network (QCNN), an early application for quantum computers in the NISQ era, has been consistently proven successful as a machine learning (ML) algorithm for several tasks with significant accuracy. Derived from its classical counterpart, QCNN is prone to overfitting. Overfitting is a typical shortcoming of ML models that are trained too closely to the availed training dataset and perform relatively poorly on unseen datasets for a similar problem. In this work we study post-training approaches for mitigating overfitting in QCNNs. We find that a straightforward adaptation of a classical post-training method, known as neuron dropout, to the quantum setting leads to a significant and undesirable consequence: a substantial decrease in success probability of the QCNN. We argue that this effect exposes the crucial role of entanglement in QCNNs and the vulnerability of QCNNs to entanglement loss. Hence, we propose a parameter adaptation method as an alternative method. Our method is computationally efficient and is found to successfully handle overfitting in the test cases.
• Abstract（参考訳）: NISQ時代の量子コンピュータの初期の応用である量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)は、いくつかのタスクに対する機械学習(ML)アルゴリズムとして一貫して成功している。 従来のQCNNから派生したQCNNは、過度に適合する傾向にある。 オーバーフィッティング(overfitting)は、マシンラーニングモデルの典型的な欠点であり、使用済みのトレーニングデータセットにあまりにも親密にトレーニングされ、同様の問題に対して、未認識のデータセットに対して比較的性能が低下する。 本研究では,QCNNにおけるオーバーフィッティング軽減のためのポストトレーニング手法について検討する。 古典的ポストトレーニング法であるニューロンドロップアウト法(英語版)を量子環境へ直接適応させることは、qcnnの成功確率を大幅に低下させるという、重要かつ望ましくない結果をもたらすことが判明した。 我々は、この効果がQCNNにおける絡み合いの重要な役割と、QCNNの絡み合い損失に対する脆弱性を明らかにすることを論じる。 そこで本研究では代替手法としてパラメータ適応法を提案する。 本手法は計算効率が高く,テストケースでのオーバーフィッティングをうまく処理できる。

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