論文の概要: Bridging Classical and Quantum Machine Learning: Knowledge Transfer From
Classical to Quantum Neural Networks Using Knowledge Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13810v1
- Date: Thu, 23 Nov 2023 05:06:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 00:30:49.345519
- Title: Bridging Classical and Quantum Machine Learning: Knowledge Transfer From
Classical to Quantum Neural Networks Using Knowledge Distillation
- Title（参考訳）: 古典と量子機械学習のブリッジ:知識蒸留を用いた古典から量子ニューラルネットワークへの知識伝達
- Authors: Mohammad Junayed Hasan and M.R.C.Mahdy
- Abstract要約: 本稿では,知識蒸留を用いた古典的ニューラルネットワークから量子ニューラルネットワークへ知識を伝達する新しい手法を提案する。
我々は、LeNetやAlexNetのような古典的畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを教師ネットワークとして活用する。
量子モデルは、MNISTデータセットで0.80%、より複雑なFashion MNISTデータセットで5.40%の平均精度改善を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Very recently, studies have shown that quantum neural networks surpass
classical neural networks in tasks like image classification when a similar
number of learnable parameters are used. However, the development and
optimization of quantum models are currently hindered by issues such as qubit
instability and limited qubit availability, leading to error-prone systems with
weak performance. In contrast, classical models can exhibit high-performance
owing to substantial resource availability. As a result, more studies have been
focusing on hybrid classical-quantum integration. A line of research
particularly focuses on transfer learning through classical-quantum integration
or quantum-quantum approaches. Unlike previous studies, this paper introduces a
new method to transfer knowledge from classical to quantum neural networks
using knowledge distillation, effectively bridging the gap between classical
machine learning and emergent quantum computing techniques. We adapt classical
convolutional neural network (CNN) architectures like LeNet and AlexNet to
serve as teacher networks, facilitating the training of student quantum models
by sending supervisory signals during backpropagation through KL-divergence.
The approach yields significant performance improvements for the quantum models
by solely depending on classical CNNs, with quantum models achieving an average
accuracy improvement of 0.80% on the MNIST dataset and 5.40% on the more
complex Fashion MNIST dataset. Applying this technique eliminates the
cumbersome training of huge quantum models for transfer learning in
resource-constrained settings and enables re-using existing pre-trained
classical models to improve performance.Thus, this study paves the way for
future research in quantum machine learning (QML) by positioning knowledge
distillation as a core technique for advancing QML applications.
- Abstract（参考訳）: ごく最近の研究では、同じ数の学習可能なパラメータが使用される場合、量子ニューラルネットワークが画像分類のようなタスクにおいて古典的なニューラルネットワークを上回ることが示されている。
しかし、量子モデルの開発と最適化は、現在、量子ビット不安定性や量子ビット可用性の制限といった問題によって妨げられている。
対照的に、古典的なモデルはリソースのかなりの可用性のために高性能を示すことができる。
その結果、より多くの研究が古典量子統合のハイブリッドに焦点をあてている。
特に、古典量子積分や量子量子アプローチによる転送学習に重点が置かれている。
従来の研究とは異なり、従来の機械学習と創発的量子コンピューティングのギャップを効果的に橋渡しし、知識を古典的ニューラルネットワークから量子ニューラルネットワークに移す新しい手法を提案する。
我々は、ルネットやアレックスネットのような古典的畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを教師ネットワークとして利用し、KL分割によるバックプロパガンス中の監視信号を送信することによって、学生量子モデルのトレーニングを容易にする。
このアプローチは、古典的cnnのみに依存することで量子モデルのパフォーマンスを大幅に改善し、量子モデルの平均精度はmnistデータセットで0.80%、より複雑なファッションmnistデータセットで5.40%向上した。
この技術を適用することで、リソース制約された環境での移動学習のための巨大な量子モデルの煩雑なトレーニングを不要にし、既存の事前学習された古典的モデルを再利用して性能を向上させることができる。
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