論文の概要: A Hyperparameter Study for Quantum Kernel Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11891v3
• Date: Fri, 2 Aug 2024 15:38:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 18:43:16.421224
• Title: A Hyperparameter Study for Quantum Kernel Methods
• Title（参考訳）: 量子カーネル法のハイパーパラメーターによる研究
• Authors: Sebastian Egginger, Alona Sakhnenko, Jeanette Miriam Lorenz,
• Abstract要約: 量子カーネル法は、量子機械学習において、それらに接続された保証のおかげで有望な方法である。 分析的考察に対するそれらのアクセシビリティは、量子的優位性の可能性に基づいてデータセットを事前スクリーニングする可能性も開ける。 初期の研究は幾何学的差異を開発しており、これは2つのカーネルベースの機械学習アプローチの尺度として理解することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum kernel methods are a promising method in quantum machine learning thanks to the guarantees connected to them. Their accessibility for analytic considerations also opens up the possibility of prescreening datasets based on their potential for a quantum advantage. To do so, earlier works developed the geometric difference, which can be understood as a closeness measure between two kernel-based machine learning approaches, most importantly between a quantum kernel and a classical kernel. This metric links the quantum and classical model complexities, and it was developed to bound generalization error. Therefore, it raises the question of how this metric behaves in an empirical setting. In this work, we investigate the effects of hyperparameter choice on the model performance and the generalization gap between classical and quantum kernels. The importance of hyperparameters is well known also for classical machine learning. Of special interest are hyperparameters associated with the quantum Hamiltonian evolution feature map, as well as the number of qubits to trace out before computing a projected quantum kernel. We conduct a thorough investigation of the hyperparameters across 11 datasets and we identify certain aspects that can be exploited. Analyzing the effects of certain hyperparameter settings on the empirical performance, as measured by cross validation accuracy, and generalization ability, as measured by geometric difference described above, brings us one step closer to understanding the potential of quantum kernel methods on classical datasets.
• Abstract（参考訳）: 量子カーネル法は、量子機械学習において、それらに接続された保証のおかげで有望な方法である。 分析的考察に対するそれらのアクセシビリティは、量子的優位性の可能性に基づいてデータセットを事前スクリーニングする可能性も開ける。 そのため、初期の研究は、量子カーネルと古典的カーネルの間の2つのカーネルベースの機械学習アプローチの密接度尺度として理解できる幾何学的差異を開発した。 この計量は量子と古典的なモデルの複雑さを結びつけ、一般化誤差を有界にするために開発された。 したがって、この計量が経験的な環境でどのように振る舞うかという疑問が提起される。 本研究では,ハイパーパラメータ選択がモデル性能および古典カーネルと量子カーネル間の一般化ギャップに与える影響について検討する。 ハイパーパラメータの重要性は、古典的な機械学習においてもよく知られている。 特に興味深いのは、量子ハミルトン進化特徴写像に関連するハイパーパラメータと、投影された量子カーネルを計算する前に追跡する量子ビットの数である。 11データセットにわたるハイパーパラメータを徹底的に調査し、利用可能な特定の側面を特定します。 クロスバリデーション精度によって測定された経験的性能に対するある種のハイパーパラメータ設定の影響の解析と、上記の幾何学的差異によって測定された一般化能力は、古典的なデータセット上での量子カーネル法の可能性を理解するための一歩となる。

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