論文の概要: VeriQR: A Robustness Verification Tool for Quantum Machine Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13533v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 14:06:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-19 15:00:55.983187
- Title: VeriQR: A Robustness Verification Tool for Quantum Machine Learning Models
- Title（参考訳）: VeriQR: 量子機械学習モデルのためのロバスト性検証ツール
- Authors: Yanling Lin, Ji Guan, Wang Fang, Mingsheng Ying, Zhaofeng Su,
- Abstract要約: 適応ノイズ攻撃は量子機械学習(QML)モデルに重大な脅威をもたらす。
textitVeriQRは,QMLモデルの堅牢性を形式的に検証し,改善する目的で設計された,最初のツールである。
textitVeriQRは、局所的およびグローバルな堅牢性検証のための正確な(音と完全)アルゴリズムをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0148998227353294
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Adversarial noise attacks present a significant threat to quantum machine learning (QML) models, similar to their classical counterparts. This is especially true in the current Noisy Intermediate-Scale Quantum era, where noise is unavoidable. Therefore, it is essential to ensure the robustness of QML models before their deployment. To address this challenge, we introduce \textit{VeriQR}, the first tool designed specifically for formally verifying and improving the robustness of QML models, to the best of our knowledge. This tool mimics real-world quantum hardware's noisy impacts by incorporating random noise to formally validate a QML model's robustness. \textit{VeriQR} supports exact (sound and complete) algorithms for both local and global robustness verification. For enhanced efficiency, it implements an under-approximate (complete) algorithm and a tensor network-based algorithm to verify local and global robustness, respectively. As a formal verification tool, \textit{VeriQR} can detect adversarial examples and utilize them for further analysis and to enhance the local robustness through adversarial training, as demonstrated by experiments on real-world quantum machine learning models. Moreover, it permits users to incorporate customized noise. Based on this feature, we assess \textit{VeriQR} using various real-world examples, and experimental outcomes confirm that the addition of specific quantum noise can enhance the global robustness of QML models. These processes are made accessible through a user-friendly graphical interface provided by \textit{VeriQR}, catering to general users without requiring a deep understanding of the counter-intuitive probabilistic nature of quantum computing.
- Abstract（参考訳）: 敵対的ノイズアタックは、量子機械学習(QML)モデルに重大な脅威をもたらす。
これは、ノイズが避けられない現在のノイズ中間スケール量子時代において特に当てはまる。
したがって、デプロイ前にQMLモデルの堅牢性を保証することが不可欠である。
この課題に対処するために、QMLモデルの堅牢性を正式に検証し改善するために設計された最初のツールである \textit{VeriQR} を、私たちの知識の最大限に活用する。
このツールは、QMLモデルの堅牢性を正式に検証するためにランダムノイズを取り入れることで、現実世界の量子ハードウェアのノイズの影響を模倣する。
\textit{VeriQR} は、局所的および大域的堅牢性検証のための正確な(音と完全)アルゴリズムをサポートする。
効率を向上させるために、局所的および大域的ロバスト性を検証するために、アンダー近似(完全)アルゴリズムとテンソルネットワークベースのアルゴリズムを実装している。
公式な検証ツールとして、現実世界の量子機械学習モデルの実験で実証されたように、 \textit{VeriQR} は敵のサンプルを検出し、さらなる分析に利用し、敵のトレーニングを通じて局所的なロバスト性を高めることができる。
さらに、ユーザがカスタマイズされたノイズを組み込むこともできる。
この特徴に基づき,実世界の実例を用いて \textit{VeriQR} の評価を行い,量子ノイズの付加がQMLモデルの大域的ロバスト性を高めることを示す実験結果を得た。
これらのプロセスは、量子コンピューティングの反直観的確率的性質の深い理解を必要とせず、一般ユーザ向けに提供されたユーザフレンドリーなグラフィカルインターフェースを通じてアクセスすることができる。
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