論文の概要: A Novel Framework Based on Variational Quantum Algorithms: Revolutionizing Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07932v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 07:21:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 16:22:15.266378
• Title: A Novel Framework Based on Variational Quantum Algorithms: Revolutionizing Image Classification
• Title（参考訳）: 変分量子アルゴリズムに基づく新しい枠組み:革命的画像分類
• Authors: Yixiong Chen
• Abstract要約: 本稿では,変分量子アルゴリズム(VQA)を用いた新しい画像分類フレームワークを提案する。 我々のフレームワークの大きな利点は、古典的な画像分類モデルの最後に行われる大域的なプール操作の必要性を取り除くことである。 提案手法を異なるSOTA画像分類モデルに適用し,提案した量子アーキテクチャが古典的手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5534933448684134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image classification is a crucial task in machine learning. In recent years, this field has witnessed rapid development, with a series of image classification models being proposed and achieving state-of-the-art (SOTA) results. Parallelly, with the advancement of quantum technologies, quantum machine learning has attracted a lot of interest. In particular, a class of algorithms known as variational quantum algorithms (VQAs) has been extensively studied to improve the performance of classical machine learning. In this paper, we propose a novel image classification framework using VQAs. The major advantage of our framework is the elimination of the need for the global pooling operation typically performed at the end of classical image classification models. While global pooling can help to reduce computational complexity, it often results in a significant loss of information. By removing the global pooling module before the output layer, our approach allows for effectively capturing more discriminative features and fine-grained details in images, leading to improved classification performance. Moreover, employing VQAs enables our framework to have fewer parameters compared to the classical framework, even in the absence of global pooling, which makes it more advantageous in preventing overfitting. We apply our method to different SOTA image classification models and demonstrate the superiority of the proposed quantum architecture over its classical counterpart through a series of experiments on public datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像分類は機械学習において重要なタスクである。 近年、この分野は急速に発展し、一連の画像分類モデルが提案され、SOTA(State-of-the-art)の結果が得られた。 並行して、量子技術の発展に伴い、量子機械学習は多くの関心を集めている。 特に、古典的機械学習の性能を向上させるために、変分量子アルゴリズム(VQA)と呼ばれるアルゴリズムのクラスが広く研究されている。 本稿では,VQAを用いた新しい画像分類フレームワークを提案する。 我々のフレームワークの主な利点は、古典的な画像分類モデルの終わりに通常実行されるグローバルプーリング操作の必要性をなくすことです。 グローバルプールは計算の複雑さを減らすのに役立つが、しばしば大量の情報を失う。 出力層の前にグローバルプールモジュールを除去することにより,画像中のより識別性の高い特徴や細かな細部を効果的に捉えることができ,分類性能が向上する。 さらに、VQAsを用いることで、グローバルプールがなくても従来のフレームワークに比べてパラメータが少なくなり、オーバーフィッティングの防止に有利になる。 提案手法を異なるsoma画像分類モデルに適用し,提案する量子アーキテクチャが従来の量子アーキテクチャよりも優れていることを示す。

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