論文の概要: Dataset Distillation for Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17935v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 02:31:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 10:44:02.926897
• Title: Dataset Distillation for Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークのためのデータセット蒸留
• Authors: Koustubh Phalak, Junde Li, Swaroop Ghosh,
• Abstract要約: 大量の古典的データに対する量子ニューラルネットワーク(QNN)のトレーニングには時間と費用がかかる。 我々は,QNNのParametric Quantum Circuit(PQC)において,残差接続とトレーニング可能なHermitianObservableを含む古典的LeNetモデルの量子変種を用いる。 このアプローチは、元のデータと同等のパフォーマンスで、非常に情報に富むが、少数のトレーニングデータをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.481985817302898
• License:
• Abstract: Training Quantum Neural Networks (QNNs) on large amount of classical data can be both time consuming as well as expensive. Higher amount of training data would require higher number of gradient descent steps to reach convergence. This, in turn would imply that the QNN will require higher number of quantum executions, thereby driving up its overall execution cost. In this work, we propose performing the dataset distillation process for QNNs, where we use a novel quantum variant of classical LeNet model containing residual connection and trainable Hermitian observable in the Parametric Quantum Circuit (PQC) of the QNN. This approach yields highly informative yet small number of training data at similar performance as the original data. We perform distillation for MNIST and Cifar-10 datasets, and on comparison with classical models observe that both the datasets yield reasonably similar post-inferencing accuracy on quantum LeNet (91.9% MNIST, 50.3% Cifar-10) compared to classical LeNet (94% MNIST, 54% Cifar-10). We also introduce a non-trainable Hermitian for ensuring stability in the distillation process and note marginal reduction of up to 1.8% (1.3%) for MNIST (Cifar-10) dataset.
• Abstract（参考訳）: 大量の古典的データに対する量子ニューラルネットワーク(QNN)のトレーニングには時間と費用がかかる。 トレーニングデータの量が増えれば、収束に達するためには、より多くの勾配降下ステップが必要になる。 このことは、QNNがより多くの量子実行を必要とし、それによって全体の実行コストを上昇させることを意味する。 そこで我々は,QNNのParametric Quantum Circuit(PQC)において,残差接続とトレーニング可能なHermitianオブザーバブルを含む古典的LeNetモデルの新しい量子変種を用いて,QNNのデータセット蒸留プロセスを実行することを提案する。 このアプローチは、元のデータと同等のパフォーマンスで、非常に情報に富むが、少数のトレーニングデータをもたらす。 我々は、MNISTとCifar-10データセットの蒸留を行い、古典的なモデルと比較すると、どちらのデータセットも量子LeNet(91.9% MNIST, 50.3% Cifar-10)と古典的なLeNet(94% MNIST, 54% Cifar-10)と比較して、合理的に類似している。 また,MNIST(Cifar-10)データセットに対して,蒸留プロセスの安定性と限界値の最大1.8% (1.3%) の減少を保証するための非トレーニング可能なエルミタンも導入した。

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