論文の概要: Quantum Transfer Learning with Adversarial Robustness for Classification
of High-Resolution Image Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17009v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 13:45:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 15:08:58.762470
- Title: Quantum Transfer Learning with Adversarial Robustness for Classification
of High-Resolution Image Datasets
- Title（参考訳）: 高分解能画像データセットの分類のための逆ロバスト性をもつ量子伝達学習
- Authors: Amena Khatun and Muhammad Usman
- Abstract要約: 本稿では,量子変動回路をImageNetデータセット上に事前学習した古典的機械学習ネットワークと統合する量子トランスファー学習アーキテクチャを提案する。
転送学習を伴わずに、古典的および量子機械学習に対するQTLアプローチの優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7246639313869705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The application of quantum machine learning to large-scale high-resolution
image datasets is not yet possible due to the limited number of qubits and
relatively high level of noise in the current generation of quantum devices. In
this work, we address this challenge by proposing a quantum transfer learning
(QTL) architecture that integrates quantum variational circuits with a
classical machine learning network pre-trained on ImageNet dataset. Through a
systematic set of simulations over a variety of image datasets such as Ants &
Bees, CIFAR-10, and Road Sign Detection, we demonstrate the superior
performance of our QTL approach over classical and quantum machine learning
without involving transfer learning. Furthermore, we evaluate the adversarial
robustness of QTL architecture with and without adversarial training,
confirming that our QTL method is adversarially robust against data
manipulation attacks and outperforms classical methods.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習を大規模高解像度画像データセットに適用することは、量子ビット数の制限と、量子デバイスの現世代の比較的高いノイズのため、まだ不可能である。
本研究では、量子変動回路と、ImageNetデータセット上に事前トレーニングされた古典的機械学習ネットワークを統合する量子トランスファーラーニング(QTL)アーキテクチャを提案する。
我々は、Ants & Bees、CIFAR-10、Road Sign Detectionなどのさまざまな画像データセットに対するシステマティックなシミュレーションを通じて、転移学習を伴わずに古典的および量子機械学習に対するQTLアプローチの優れた性能を実証する。
さらに,QTL手法がデータ操作攻撃に対して逆向きに頑健であり,古典的手法よりも優れていたことを確認し,QTLアーキテクチャの対角的堅牢性を評価する。
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