論文の概要: Explainable Classification Techniques for Quantum Dot Device Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13699v3
• Date: Tue, 7 May 2024 10:50:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 19:23:11.171064
• Title: Explainable Classification Techniques for Quantum Dot Device Measurements
• Title（参考訳）: 量子ドットデバイス測定のための説明可能な分類法
• Authors: Daniel Schug, Tyler J. Kovach, M. A. Wolfe, Jared Benson, Sanghyeok Park, J. P. Dodson, J. Corrigan, M. A. Eriksson, Justyna P. Zwolak,
• Abstract要約: 本稿では,説明可能な特徴を生かした合成データに基づく手法を提案する。 本稿では, 説明可能なブースティングマシン (EBM) を用いて, 精度を犠牲にすることなく, より優れた説明性を提供することを示す。
• 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: In the physical sciences, there is an increased need for robust feature representations of image data: image acquisition, in the generalized sense of two-dimensional data, is now widespread across a large number of fields, including quantum information science, which we consider here. While traditional image features are widely utilized in such cases, their use is rapidly being supplanted by Neural Network-based techniques that often sacrifice explainability in exchange for high accuracy. To ameliorate this trade-off, we propose a synthetic data-based technique that results in explainable features. We show, using Explainable Boosting Machines (EBMs), that this method offers superior explainability without sacrificing accuracy. Specifically, we show that there is a meaningful benefit to this technique in the context of quantum dot tuning, where human intervention is necessary at the current stage of development.
• Abstract（参考訳）: 物理科学では、画像データのロバストな特徴表現の必要性が高まっており、画像取得は2次元データの一般化された意味で、現在、量子情報科学を含む多くの分野に広がっている。 このような場合、従来の画像の特徴は広く活用されているが、その利用はニューラルネットワークベースの技術によって急速に置き換えられ、高い精度と引き換えに説明責任を犠牲にしている。 このトレードオフを改善するために、我々は、説明可能な特徴をもたらす合成データベースの手法を提案する。 本稿では, 説明可能なブースティングマシン (EBM) を用いて, 精度を犠牲にすることなく, より優れた説明性を提供することを示す。 具体的には、現段階での人間の介入が必要とされる量子ドットチューニングの文脈において、この手法には有意義な利点があることを示す。

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